Overview
1. Developed geo-analytics system, which was then improved with a custom LLM solution.
This boosted the accuracy of the geo-analytics forecasts by 16%.
Постановка задачи и бизнес-проблема
Клиент стоял перед необходимостью повысить точность прогнозирования регионального спроса, объединяя разрозненные данные:
геотранзакции, точки интереса, тип локации, временные метки и пр., а также отзывы пользователей.
Ключевая проблема заключалась в том, что классические статистические методы «поъедали» большую часть нюансов мультимодальных данных:
пространственное распределение покупателей, особенности разных типов локаций (ТЦ, офисные зоны, жилые кварталы) и текстовые отзывы.
Без учёта всех этих факторов модель недооценивала локальные всплески спроса, что приводило к завышенному или заниженному запасу товаров и,
как следствие, потерям в продажах и логистике.
Подход к решению
- Мультимодальные эмбеддинги событийных данных
Использовала библиотеку PyTorch Lifestream для построения последовательностей событий.
Применила три метода контрастивного обучения: COLES, NSP (Next Sentence Prediction) и SOP (Sentence Order Prediction) —
чтобы модели «поняли» связи между транзакциями и визитами в точки интереса.
Полученные эмбеддинги сжали до 128 D с помощью PCA (95 % сохранённой дисперсии) — компромисс между скоростью
обучения инференса и сохранением информации.
Почему именно PCA? Альтернативы (т. н. автоэнкодеры) оказались слишком «тяжёлыми» для дальнейшего объединения с текстовыми эмбеддингами.
Интеграция отзывов через LLM
Добавила текстовые отзывы из яндекс карт. Чтобы не тратить ресурсы на дообучение, выбрала инференс-режим без fine-tuning.
Использовала три модели для сравнения:
- GigaChat (проприетарная, «как есть»),
- LLaMA‑2 (7B) в INT8-квантовании через BitsAndBytes (сжатие 4×),
- Mistral 7B также в INT8 (сжатие 4×).
Эмбеддинги получали через mean pooling последнего скрытого слоя.
Почему INT8? Четырёхкратное снижение размера модели ускорило инференс и упростило развёртывание на узлах с ограниченными ресурсами.
Bitsandbytes - Библиотека для квантования моделей (сжатие весов 32/16-битных чисел в 8/4-битные).
Уменьшает размер модели и ускоряет инференс
Гибридная модель
Сконкатенировала 128‑мерные мультимодальные эмбеддинги и 1024‑мерные LLM‑эмбеддинги.
На выходе получили вектор размерности 1152 D, подающийся на downstream‑модели (регрессор для прогнозирования спроса, а также классификатор отзывов).
Детали реализации и процесс коммуникации
Команда и роли
- Data Engineering: сбор и предобработка геоданных и транзакций.
- (Я) ML‑инженер: разработка пайплайна контрастивного обучения и LLM‑эмбеддингов.
- DevOps: развёртывание PCA‑моделей и INT8‑LLM в Kubernetes‑кластере.
- (Я) Продакт‑менеджмент: сбор требований, постановка MVP, приемка результата.
- Заказчик (маркетинг + логистика): регулярные демо‑сессии, уточнение критериев оценки (MAPE, R²).
Процесс
- Сбор требований: две недели интервью с маркетологами и аналитиками региональных продаж.
- Прототип: в течение месяца построили простой пайплайн для событийных эмбеддингов (без текстов). Провели A/B‑тесты на исторических данных —
получили снижение MAPE на 8 %.
- Расширение на отзывы: параллельно с DevOps запустили эксперименты с LLaMA‑2 и Mistral в INT8.
Итеративно меняли параметры квантования, фиксировали качество downstream‑задач.
- Интеграция PCA и LLM: собрали гибридный вектор, обучили финальный регрессор.
- Тестирование на «живых» данных: в течение месяца модель работала в shadow‑режиме рядом с текущей системой.
- Внедрение в продакшен: автоматизированный деплой в контейнерах, настройка мониторинга качества прогноза.
Ограничения и сложности
Ограниченный бюджет GPU: INT8‑квантование было обязательным, иначе инференс LLM отнимал бы 70 % всего GPU‑времени.
Разрозненные источники данных: гео‑данные поставлялись в трёх форматах (JSON, Parquet, CSV), требовалось выстроить единый CDC‑пайплайн.
Коммуникация: маркетологи просили «быстрее и побольше фич», а DevOps требовал стабильности и простоты. Закрыли конфликт регулярными митингами дважды
в неделю и чёткими тикетами в Jira.
Ключевые результаты
- Снижение MAPE на 16 % по сравнению с baseline только на мультимодальных эмбеддингах.
- Повышение R² прогноза спроса с 0.81 до 0.91 (+12 %) благодаря интеграции LLM‑эмбеддингов (наиболее эффективна квантованная LLaMA‑2).
- Ускорение инференса LLM в 4× за счёт INT8‑квантования, что позволило обслуживать региональные прогнозы в реальном времени.
Что было самым сложным и как решали проблемы
Интеграция разнородных данных: выстроили modular ETL‑пайплайн с проверками качества на каждом этапе.
Стабильность LLM‑фреймворков: перешли на Docker‑образы с pinned‑версиями библиотек и ввели автоматические smoke‑тесты при каждом релизе.
Баланс качества и скорости: провели grid search по числу компонент PCA и битности квантования, чтобы найти «золотую середину».
Поэтапный ход работ
Запрос: “Нужна система прогноза спроса с учётом геоданных и отзывов.”
Анализ данных: аудит форматов, оценка объёма, spikes в транзакциях.
MVP мультимодальности: контрастивные эмбеддинги → первое снижение MAPE.
Эксперименты с LLM: выбор моделей → оценка downstream‑качества.
Сборка гибридной модели: конкатенация эмбеддингов → финальный регрессор.
Shadow‑режим: параллельный запуск без влияния на бизнес.
Внедрение: автоматический деплой, мониторинг, отчётность перед стейкхолдерами.
Итерации и улучшения: каждые две недели добавлялись новые типы событий и обновлялись LLM‑версии.
Таким образом, проект прошёл путь от «разрозненных таблиц» до высокоточного гибридного решения, обеспечив значительный прирост качества прогнозов и ускорение рабочих процессов.
Пример реализации:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
load_in_8bit=True, # Включение 8-битного квантования
device_map="auto" # Автораспределение по GPU/CPU)
# Пример инференса
input_text = "Как повысить точность геоаналитики?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
# Для эмбеддингов:
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to("cuda")
with torch.no_grad():
outputs = model(inputs, output_hidden_states=True)
# Усреднение последнего слоя
embeddings=outputs.hidden_states[-1].mean(dim=1).cpu().numpy()
2. Accelerated BERT inference 2x on NVIDIA A100 via model quantization.
Проблема и постановка задачи
Бизнес‑контекст: создавался высоконагруженный чат‑бот для обработки тысяч запросов пользователей в реальном времени.
Пользователи требовали мгновенных ответов, а SLА по задержке был не более 30 мс.
Основная проблема: стандартный FP32‑BERT при batch size=16 показывал латентность ~50 мс на NVIDIA A100, что в пиковые часы приводило к очередям
запросов и ухудшению пользовательского опыта. Пропускная способность ограничивала работу сервиса до ~20 RPS (requests per second).
Цель проекта: сократить задержку вдвое (≤25 мс) и увеличить throughput до ≥40 RPS, сохранив качество ответов в пределах допустимого снижения метрик.
Подход к решению и обоснование выбора
Квантование модели до INT8
Почему INT8?
4× уменьшение объёма весов и активаций ≈ в 4 раза меньше вычислений и меньшая нагрузка на память.
Хорошо поддерживается на NVIDIA A100 через тензорные ядра с оптимизированными INT8‑примитивами.
Метод калибровки
- Собрали репрезентативный калибровочный датасет из реальных запросов чат‑бота (~10 000 примеров).
- Использовали post‑training static quantization: прогнали датасет через FP32‑модель,
собрали статистику активаций и рассчитали оптимальные масштабные коэффициенты для каждого тензора.
- Минимизировали потерю точности при квантовании активаций (выбор порогов 99.9 % перцентили).
Оптимизация инференса через TensorRT
Конвертация графа
Перевели BERT из PyTorch в ONNX, затем развернули в TensorRT Engine с включённой поддержкой INT8.
Динамический батчинг
Настроили интеграцию с сервером инференса (TensorRT Inference Server), чтобы автоматически агрегировать мелкие запросы в
батчи до 16 штук, без ручного ожидания.
Использование тензорных ядер A100
TensorRT Torch‑ и cuBLAS‑плагины обеспечили векторизованные и матричные операции в INT8, что дало к значительному ускорению мат mul и attention.
Детали реализации и коммуникация
Команда
- (Я) ML‑инженер: подготовка ONNX‑модели, настройка калибровки и пайплайна TensorRT.
- DevOps‑инженеры: развёртывание TensorRT Inference Server в Kubernetes‑кластере, настройка GPU‑ресурсов (A100), мониторинг метрик.
- QA‑инженеры: проверка стабильности и регрессий качества (ROUGE‑L, Perplexity) на валидационном наборе.
- (Я) Продакт‑менеджер: сбор требований, контроль сроков, презентации заказчику.
Процесс и этапы
Сбор данных для калибровки (1 неделя)
Эксперименты с калибровкой INT8 (2 недели): анализ потерь точности при разных перцентилях, выбор оптимальных настроек.
ONNX → TensorRT Engine (1 неделя): проверка стабильности, устранение несовместимостей слоёв.
Интеграция динамического батчинга (1 неделя): настройка сервера, нагрузочное тестирование.
Регрессионное тестирование качества (1 неделя): оценка ROUGE-L и Perplexity на наборе из 5 000 диалогов.
Shadow‑режим в продакшене (2 недели): сравнение с FP32‑результатом без влияния на пользователей.
Окончательное внедрение и мониторинг (1 неделя): автоматическое переключение трафика, настройка алертов при деградации качества.
Ограничения и возникшие сложности
Сложности при калибровке:
В начале модель при INT8 показывала значительное падение Perplexity (с 16 до 28).
Решение: увеличили размер калибровочного набора и перцентиль порога до 99.9 %, что вернуло Perplexity к 19.
Проблемы совместимости ONNX → TensorRT:
Баланс качества/скорости:
Итоговое снижение ROUGE‑L F1 с 0.62 до 0.58 было приемлемо для бизнес‑задачи, но команда заказчика настаивала на пороге не ниже 0.59.
Достигли компромисса, вернув часть измерений в FP16, а не INT8, на ключевых слоях (mixed precision),
что позволило поднять ROUGE‑L до 0.59 при латентности ~28 мс.
Ключевые результаты
| Метрика | До оптимизации | После оптимизации |
| Latency | 50 mc | 25 mc |
| Throughput | 20 RPS | 40 RPS |
| ROUGE-L (F1) | 0.62 | 0.58 |
| Perplexity | 16 | 19 |
ROUGE-L: Оценивает длину наибольшей общей подпоследовательности (LCS) слов, учитывая беглость и структуру.
Perplexity – метрика, измеряющая неуверенность языковой модели (LLM) при генерации текста. экспонента от энтропии:
Perplexity=exp(−1/N∑logP(w_i∣w1,…,wi−1)), где: P(wi) — вероятность предсказания слова w_i моделью.
N — количество слов в тексте.
Метрики ROUGE-L и Perplexity оценивались на отдельном валидационном наборе диалогов, репрезентативном для работы чат-бота.
Наиболее трудные моменты и их решение
Управление ожиданиями стейкхолдеров: маркетологи ожидали сохранения качества на уровне FP32;
организовали демонстрацию A/B‑тестов и объяснили преимущества latency‑критичных задач, добившись согласия на небольшой компромисс по ROUGE‑L.
Мониторинг в продакшене: настроили метрики Latency и Perplexity с алертами при отклонении более чем на 10 % от baseline,
что позволило вовремя обнаруживать деградации после обновлений.
Таким образом, комбинированный подход: INT8‑квантование при помощи TensorRT + динамический батчинг + частичный mixed precision позволил ускорить инференс BERT вдвое, удвоить пропускную способность и при этом сохранить качество ответов на приемлемом уровне
3. Built NLP pipeline for log analysis that detected +42% errors, resolved 70% of issues, cut verification costs by 80%, and
improved customer experience.
Проблема и цель
В компании использовалась монолитная система логирования, где текстовые логи операционных сервисов хранились в сыром виде.
Инженеры вручную фильтровали и анализировали эти записи, чтобы находить и исправлять ошибки:
- Низкая видимость. Обычные алерты ловили лишь ~40 % реальных ошибок. Оставшиеся “тихие” сбои доставались критическим инцидентам.
- Высокие затраты труда. На разбор и верификацию логов уходило до 5 инженеро‑часов в день на одну команду.
- Отложенное реагирование. Ошибки выявлялись с запозданием до нескольких дней, что влияло на SLA и ухудшало пользовательский опыт.
Цель проекта — создать сквозной пайплайн, который автоматически:
- Предобрабатывает логи (очистка, токенизация, PII‑маскирование).
- Обнаруживает и классифицирует ошибки на лету.
- Оценивает их влияние на бизнес‑процессы (время простоя, дополнительные действия сотрудников).
- Выстраивает граф клиентских путей, чтобы приоритизировать исправления.
Подход к решению и обоснование
Автоматизация вместо ручной верификации. Ручная обработка не масштабируется: рост нагрузки ведёт к пропущенным инцидентам.
NLP‑методы для гибкости. Правила (регулярки) не покрывали нетипичные сообщения, поэтому я добавила NER‑модель Natasha для распознавания
сервисных сущностей и терминов.
Графовая аналитика для приоритезации. Простое счётное ранжирование ошибок не учитывает, как они “лепятся” по цепочке действий пользователя.
Построила граф клиентских сессий, чтобы выявлять узкие места.
Детали реализации
Сбор и хранение логов
Логи поступают из Kafka‑топиков, парсятся на уровне строчки в лёгкую JSON‑структуру.
Ингестируются в ElasticSearch для хранения “сырых” данных.
Предобработка текста
- Очистка и нормализация: Python‑скрипты с регулярными выражениями удаляют шум (ISO‑таймстемпы, UUID).
- Tokenization: NLTK разбивает строки на токены, заботясь о служебных символах и тд.
PII‑маскирование:
Natasha находит имена, пользовательские идентификаторы, email‑адреса и заменяет их масками.
Дополняем NER‑результаты регулярными выражениями для числовых ID и IP‑адресов.
Обнаружение и классификация ошибок
Keyword‑based filtering: список часто встречающихся “красных” паттернов (Exception, Stacktrace).
Topic modeling (Gensim LDA): выделяем аномальные темы, которые неожиданно “вспыхнули” в логах, и проверяем их на ошибки.
ML‑классификатор: после LDA в качестве признаков подаём токены и NER‑метки в LightGBM, обученный на исторически размеченных логах.
Оценка влияния на бизнес‑процессы
Считаем задержку: разница между временными метками первого и последнего лога, относящегося к одной сессии/ошибке.
Метрика “времени простоя инженера”: суммируем перерывы между шагами бизнес‑процесса, вызванные ошибками (из логов workflow).
Визуализация и граф клиентских путей
Собираем путь пользователя как ориентированный граф с узлами «событие→событие».
NetworkX генерирует граф, а Gephi строит дашборд для анализа “узких мест” — точек скопления ошибок, влияющих на большинство путей.
Процесс, коммуникация и ограничения
Команда и роли
- Data Engineers — сбор, очистка и подача логов из Kafka в ES.
- (Я) NLP‑инженер — предобработка текста, NER‑интеграция, построение LDA и классификатора.
- (Я) BI‑аналитики — визуализация графов и построение дашбордов в Gephi.
- DevOps — развёртывание пайплайна в Kubernetes, мониторинг и алерты.
- Сервисная команда (SME) — проверка корректности распознанных ошибок и апелляция к бизнес‑контексту.
Этапы
Сбор требований (1 неделя): интервью с командой поддержки и аналитиками SLA.
Прототип предобработки (2 недели): реализовали регулярки и базовый NER.
Эксперименты с LDA и LightGBM (3 недели): добились +42 % детектируемых ошибок.
Построение графа клиентских путей (2 недели): согласовали метрики влияния.
Интеграция и тестирование в shadow‑режиме (2 недели): сравнивали автоматически найденные ошибки с ручными инцидентами.
Внедрение и обучение персонала (1 неделя): провели тренинг службы поддержки и выдали мануалы.
Ограничения
Скорость обработки. При пике 10 000 msg/sec пришлось масштабировать Kafka‑консьюмеры в 4 реплики.
Персональные данные. Требовалась строгая GDPR‑комплайенс: NER + регулярки обязаны замаскировать PII без ошибок.
Трудности и их решение
- Неполнота NER‑модели “из коробки”. Natasha пропускала внутренние сервисные коды. Решили дообучить её на 1 000 вручную размеченных примеров и
добавить паттерны через regex.
- LDA‑шумы. Алгоритм изредка классифицировал “редкие” сообщения как аномалии, хотя они были валидными.
Ввели правило порога частоты темы (минимум 50 упоминаний в час) и дообучили классификатор.
- Пиковые нагрузки. Пайплайн отставал при выбросах трафика. Развернули в Kubernetes‑Autoscaling и поставили резервирование юнитов обработки на 200 %.
Результаты и эффект
- +42 % найденных ошибок по сравнению с прежней системой алертов.
- 70 % ошибок удалось автоматически устранить (за счёт быстрого выявления и скриптов‑ремедиаций).
- –80 % ручной обработки логов: вместо 5 ч/день на команду — <1 ч.
- Граф клиентских путей позволил приоритизировать исправления: 20% узких мест закрыли 65% жалоб пользователей.
Итог: Автоматизированный NLP‑пайплайн не только повысил качество мониторинга и сэкономил ресурсы инженерной команды,
но и улучшил пользовательский опыт за счёт ускоренного реагирования на сбои.
4. The proportion of non-relevant recommendations was reduced from 30% to 10%, according to expert assessment using
LLM inference.
Цель
Снизить долю нерелевантных рекомендаций до 10% за счёт:
1. Кластеризации (HDBSCAN, так как он лучше работает с noise, чем K-Means: тест на 5 датасетах).
2. Генерации решений (GigaChat + prompt engineering, так как fine-tuning в 3× дороже при +2% качества).
- KPI: Косинусная близость (`E5` > 0.7, порог выбран по ROC-анализу).
Проблема
Обратная связь пользователей содержит:
- 40% орфографических ошибок (анализ через `aspell`).
- 15% спама** (выявлено правилами regex).
- 30% нерелевантных рекомендаций** в старой системе (из-за отсутствия кластеризации).
Результат
После внедрения системы доля нерелевантных рекомендаций снизилась с 30% до 10% (p-value < 0.05, тест на 10 000 примерах).
- Метод оценки: Сравнение с ручной разметкой 3 экспертов (Cohen’s κ > 0.8).
- Почему LLM? Потому что:
- Классические методы (например, TF-IDF + K-means) давали 30% ошибок.
- GigaChat выбран как компромисс между качеством и стоимостью.
Архитектура
Агент (основной поток):
- Суммаризация: GigaChat + шаблоны для консистентности.
- Кластеризация:
- Эмбеддинги – `E5` (выбран по тесту: лучше `BERT` на 12% по точности кластеризации).
- Алгоритм – HDBSCAN (min_cluster_size=5, подобран через grid search).
- Генерация решений:
- 2 уровня детализации (общее/детальное) – чтобы избежать overfitting под разработчиков
Память (кратковременная):
- Redis (TTL=24h) для хранения:
- Последних 1000 запросов.
- Кэша эмбеддингов (снижает затраты на `E5` на 17%).
Критик (QA):
- Правила:
- Если рекомендация ≠ эталону (есть в БД) → перегенерировать.
- Если cosine similarity < 0.7 → доработка (порог даёт precision 0.85).
- Логирование: Все кейсы с near-threshold значениями (0.6–0.7) для анализа.
Этапы
1. Предобработка:
- Очистка от спама (regex + ручные правила).
- Исправление опечаток (`aspell` + контекстный анализ LLM).
2. Кластеризация:
- HDBSCAN, так как часть данных – шум (K-Means тут хуже).
3. Генерация:
- Для каждого кластера – 2 версии ответа (бизнес/разработка).
4. Контроль качества:
- Автоматический (косинусная близость).
- Выборочная проверка экспертами (100 случайных кейсов/день).
5. Developed and deployed a CatBoost model for optimizing internal branch placement, achieving a 11% improvement in prediction accuracy
and 6% cost reduction in logistics by replacing manual processes with data-driven automation.
Проект: Оптимизация размещения внутренних структурных подразделений (ВСП) c помощью CatBoost
1. Бизнес-проблема и цель
Проблема: Ранее решения по открытию или переносам ВСП принимались на основе устаревшей модели и ручных проверок аналитиков.
Такой подход приводил к субъективным ошибкам, неэффективному распределению ресурсов и завышенным расходам на логистику.
Цель проекта: Построить автоматизированное, основанное на данных решение, позволяющее предсказывать потенциальную эффективность
новых или существующих ВСП, оптимизировать их размещение и тем самым сократить логистические расходы.
2. Подход к решению задачи
Почему CatBoost: нативная обработка категориальных признаков, устойчивость к переобучению благодаря регуляризации и early stopping,
прозрачность через SHAP-аналитику.
Двойная задача:
- Регрессия — предсказание ключевой метрики (посещаемость, выручка).
- Классификация — оценка целесообразности открытия/сохранения ВСП (да/нет).
3. Источники данных и предобработка
- CRM: история взаимодействий, даты первых и последних контактов, сегментация клиентов (новые, вернувшиеся, активные).
- Геоданные: координаты клиентов, плотность населения, точки конкурентов, транспортная доступность.
- Внешние датасеты: социально-экономические показатели районов (доход на душу, уровень безработицы), инфраструктура (парковки, ТЦ).
Предобработка:
Сбор и очистка (Python, регулярные выражения).
Токенизация и нормализация (для текстовых признаков).
Маскирование PII для соответствия GDPR.
Заполнение пропусков специальным маркером и статистические импутации.
4. Feature Engineering
Геопризнаки:
Расстояние до ближайших конкурентов, парковок, остановок общественного транспорта (Haversine).
Оценки плотности клиентов в радиусах 1/3/5 км (Kernel Density Estimation).
Временные признаки:
Сезонные факторы (праздничные периоды, выходные vs рабочие дни).
Тренд активности по месяцам/кварталам.
Агрегированные клиентские метрики:
Средний чек, частота визитов, LTV каждого сегмента.
Категориальные признаки:
Тип района (жилой, бизнес, ТЦ), город/регион.
5. Обучение и валидация модели
Разбиение данных:
TimeSeriesSplit с 5 фолдами для учёта временной зависимости.
Выделение OOT (out‑of‑time) теста для финальной проверки.
Гиперпараметры:
GridSearch по depth, learning_rate, l2_leaf_reg, iterations, scale_pos_weight.
Метрики качества:
- Регрессия: RMSE, MAE, R².
- Классификация: ROC‑AUC, Precision‑Recall, F1.
6. Этапы проекта и коммуникация
Сбор требований и анализ существующей практики (1 неделя)
Интервью с аналитиками и логистами, просмотр исторических решений.
Сбор данных и подготовка инфраструктуры (2 недели)
Настройка ETL‑пайплайна на Apache Airflow, контейнеризация модулей в Docker.
Предобработка и сегментация (1,5 недели)
Реализация скриптов на Python, обмен данными с CRM и GIS.
Feature Engineering и первичные модели (2 недели)
Прототипирование признаков, быстрые модели LightGBM для оценки важности фич.
Разработка финальной модели CatBoost (2 недели)
Обучение, кросс‑валидация, подбор гиперпараметров.
Тестирование и оценка в shadow‑режиме (2 недели)
Параллельный запуск модели и текущего процесса, сравнение решений и верификация бизнес‑эффекта.
Внедрение и интеграция (1 неделя)
Деплой в Kubernetes, настройка автоматических расчётов раз в месяц, генерация отчётов.
Обучение персонала и поддержка (0,5 недели)
Проведение воркшопов для логистов и аналитиков, документация по интерпретации SHAP‑отчётов.
7. Ограничения и вызовы
- Несбалансированность классов: новых точек мало, требовалось поднять scale_pos_weight и генерировать синтетические примеры (SMOTE).
- Разные частоты обновления данных: CRM обновлялась раз в сутки, а геоданные — еженедельно; выравнивание временных меток и агрегация стали узким местом.
- Производительность ETL: нагрузка на базу CRM требовала внедрения кеширования и батчевой записи.
Самые сложные моменты:
Синхронизация обновлений: пришлось строить очередь задач с приоритезацией по типу данных и гарантировать консистентность фичей.
Интерпретируемость: логисты опасались «чёрного ящика», поэтому мы добавили регулярные SHAP‑чанки и визуализации важности признаков.
8. Результаты и бизнес‑эффект
- Точность предсказаний выросла на 11 %.
- Логистические затраты сократились на 6 %.
- 80 % решений по размещению перешли на автоматический режим.
- Интерактивная карта‑дашборд с рекомендациями для региональных менеджеров.
- Автоматизация процесса размещения ВСП и переход на data‑driven подход не только повысили точность решений, но и
существенно сэкономили ресурсы компании, уменьшили время принятия решений и улучшили прозрачность внутренних процессов.
6. Mentored team members and implemented professional development programs to foster growth and innovation.
Цель: Повысить уровень технической компетенции команды Data Science в ключевых направлениях:
1. Мультимодальное машинное обучение и эмбеддинги
2. Process Mining для оптимизации бизнес-процессов
3. Практическое применение методов в бизнес-задачах
Детализация семинаров.
Мультимодальные модели и эмбеддинги. Теория:
- Контрастивное обучение (COLES, NSP, SOP)
- Методы сжатия эмбеддингов (PCA, UMAP)
- Квантование LLM (INT8/Bitsandbytes)
Практика:
- Объединение LLM-эмбеддингов (GigaChat, Mistral) с транзакционными данными
- Ускорение инференса в 4x через INT8-квантование
Пример квантования
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b",
load_in_8bit=True,
device_map="auto"
)
Process Mining и оптимизация взаимодействий. Кейс для разбора:
"Анализ ошибок в цепочках сотрудник-клиент через Process Mining и ML"
Техническая реализация:
1. Data Collection:
- Сбор технических логов (временные метки, действия, ошибки)
- Обогащение данными из CRM и систем мониторинга
Process Mining этапы:
ML-модели:
- Бинарная классификация ошибок (CatBoost + SHAP)
- Anomaly detection: Isolation Forest для "сломанных" сценариев
- Оптимизация путей: Рекомендательная система на графах (NetworkX)
Результаты проекта:
- Сокращение времени обработки ошибки: NDA минут
- Упрощение customer journey: -3.2 шагов
- Годовая экономия: >$NDA
Результаты семинаров
1. Экспертиза команды:
- Освоение Process Mining: 100% участников
- Внедрение методик в проекты:
- Оптимизация воронки продаж (-3 шага)
- Автоматизация обработки претензий (+25% скорость)
2. Бизнес-эффект:
- Ускорение анализа процессов: 40%
- Снижение ошибок в customer journey: 15%
- Единый стек технологий для кросс-функциональных задач
7.Лидирование разработки LLM-системы для автоматизации целеполагания и верификации целей .
Проект: Лидирование разработки LLM-системы для автоматизации целеполагания и верификации целей
Проблема и бизнес-контекст
В компании с разветвлённой структурой целеполагание осложнялось:
- отсутствием единого формата формулировки целей (разные шаблоны, аббревиатуры, стили написания);
- высокой затратой времени на ручную проверку целей (до 60% времени линейных и средних менеджеров уходило на аудит);
- низкой согласованностью целей со стратегией компании (до 30% целей не соответствовали SMART/PEAK-критериям и стратегическим KPI).
Эти факторы приводили к расфокусировке, дублированию задач между подразделениями и снижению управляемости результатов.
Цель проекта
Разработать и внедрить LLM‑систему, которая:
- Автоматически агрегирует цели с разных уровней — от индивидуальных до корпоративных.
- Верифицирует цели на соответствие методологии (SMART, PEAK, стандарты Сбера).
- Выдаёт рекомендации по улучшению формулировки и достижимости целей.
- Обнаруживает дубли и противоречия в целях между командами.
Бизнес-проблема
- Разрозненность целей: Отсутствие единого формата (разные команды используют свои аббревиатуры и шаблоны).
- Субъективность проверки: Ручной аудит целей менеджерами занимает до 60% времени.
- Низкое качество: 30% целей не соответствуют критериям или стратегии компании.
Этапы реализации:
1. Сбор и структуризация данных. Источники данных: Корпоративные системы, методологии Сбера, Внутренние глоссарии,
Стратегические документы, Презентации топ-менеджмента (KPI компании на год), Отчеты по выполнению прошлых целей.
2. Предобработка: Нормализация текста, Разметка данных: Примеры "хороших" и "плохих" целей (на основе ретроспективы их выполнения),
Тегирование по критериям.
3. Разработка модели. Архитектура решения: GigaChat (как наиболее адаптированный под корпоративный стиль),
Альтернативы: Llama 3 + дообучение на внутренних данных. Дополнительные модули: Классификатор корректности:
Определяет нарушения SMART (например: "Увеличить продажи" → недостаточно конкретно); Рекомендательная система: Предлагает edits
("Добавить метрику: 'Увеличить продажи на 15% к Q4'"); Контекстный поиск: Сопоставляет цель с аналогичными историческими KPI.
Моя роль: заключалась в комплексном управлении всеми этапами — от стратегического планирования до внедрения и масштабирования.
Ключевые аспекты моего вклада:
1. Стратегическое лидерство:
- Определение видения: Я сформулировала цель проекта, увязав ее с бизнес-проблемами (разрозненность целей, субъективность проверки).
- Приоритезация: Выбрала фокус на автоматизацию верификации и интеграцию с корпоративными стандартами (SMART, PEAK), а не на создание "еще одного чат-бота".
- Согласование с заказчиком: Донесли ценность проекта до топ-менеджмента, показав ROI (экономия 60% времени менеджеров).
2. Управление командой и процессами
- Формирование команды: Подбор специалистов (Data Scientists, NLP-инженеры).
- Распределение ролей.
Методологии работы:
- Внедрение Agile (спринты для тестирования гипотез)
- Регулярные ретроспективы для устранения узких мест.
Управление рисками:
- Минимизация зависимости от одной модели (бэкап на Llama 3, если GigaChat API даст сбой).
- Контроль за соблюдением безопасности (маскирование данных в обучении).
3. Техническое руководство.
Архитектурные решения:
- Утвердила модульную систему (классификатор + рекомендательный + граф целей), а не монолитную LLM.
- Выбор Chroma DB для хранения эталонных целей (как баланс между скоростью и простотой).
Качество модели:
- Инициировала разметку примеров силами экспертов по целеполаганию.
4. Коммуникация и внедрение. Мост между командой и бизнесом:
- Перевод технических терминов в бизнес-ценность
- Демонстрация прототипов руководителям для получения обратной связи.
Результаты:
- Сокращение времени на постановку/проверку целей на 60%.
- Увеличение доли соответствующих SMART-критериям целей с 50% до 85%.
- Выявление 200+ противоречий в целях команд (например, дублирование).
8. Промышленное внедрение ML-модели оценки потенциала локаций для экспансии в новые регионы
Цель проекта - Создание production-системы для оценки привлекательности новых локаций для открытия
точек присутствия компании с учетом региональных особенностей.
Бизнес-проблемы:
- Высокие риски неокупаемости из-за недостаточной аналитической базы
- Субъективность решений при выборе локаций
- Долгий цикл ручного анализа новых регионов
Технический вклад в проект
1. Рефакторинг и доработка кодовой базы
- Оптимизировала пайплайн обработки данных, сократив время выполнения на 35% за счет:
- Векторизации операций с pandas вместо итераций
- Параллелизации вычислений с joblib
- Кэширования промежуточных результатов
2. Переработала архитектуру feature engineering:
- Реализовалв унифицированный интерфейс для работы с геоданными через geopandas и h3
- Добавила автоматическую валидацию входных данных
- Оптимизировал расчет пространственных признаков (расстояний до POI)
3. Оптимизация ML-модели. Улучшила качество модели:
- Добавила кросс-валидацию с временными срезами
- Добавила мультимодальные эмбеддинги в качестве доп. фичей
- Оптимизировала гиперпараметры CatBoost с помощью GridSearchCV
- Реализовала кастомные метрики для бизнес-требований
Разработка production-решения
- Настроила CI/CD:
- Автотесты (pytest) с покрытием >80%
- Docker-образы (многоэтапная сборка)
- Развертывание в Kubernetes с health-checks
- Реализовала мониторинг на MLFlow:
- Трекинг экспериментов (параметры, метрики, артефакты)
- Версионирование моделей с аннотациями
- Детекция дрейфа данных (распределения, важность признаков)
- Логирование прогнозов и интеграция с Airflow
- Кастомные колбэки, сравнение версий моделей, визуализация метрик
- Обеспечила интерпретируемость:
- SHAP-анализ важности признаков
- Автогенерация отчетов о влиянии факторов
Результаты
- Увеличение точности прогноза на 15% по сравнению с исходной реализацией
- Обеспечение отказоустойчивости (uptime > 99.9%)
- Автоматизация процесса переобучения модели