Лев Ушков

Мне 21 год, я senior Data Scientist в Wildberries и бывший ML-product manager в финтех-консалтинге. До этого - data scientist в МКБ и PriceCube (динамическое ценообразование, распродажа неликвида, акции маркетплейсов).

Строил end-to-end ML-пайплайны на DVC, PySpark, ClickHouse, запускал в прод LLM-микросервис на 10K+ запросов в день, внедрял uplift‑модели и lookalike.

Но главное - я понимаю, как ML приносит деньги бизнесу, а не просто крутит метрики. У меня есть закрытый реестр контактов 30+ реальных HR из Яндекса, Тинькофф, ВК, Ozon, Wildberries - мои ученики получают к нему доступ и могут отправлять резюме напрямую, минуя общий поток.

В менторстве я не даю готовых ответов. Я помогаю выстроить стратегию: от конкретной технической задачи до карьерного рывка. Работаем с вашим запросом, разбираем ваши проекты, готовим к собеседованиям, смотрим, где вы теряете деньги и время.

Если вы делаете полезный некоммерческий проект (образование, экология, волонтёрство) - помогу бесплатно 1 час в месяц.

• Подготовка к собеседованиям в BigTech (Яндекс, WB, Ozon, Тинькофф, VK) - алгоритмы, SQL, Python, ML, System Design, продуктовые кейсы, разбор поведения на интервью.

• Доступ к реестру HR из топовых компаний - реальные контакты, чтобы ваше резюме увидели те, кто принимает решения.

• Карьерная стратегия для аналитиков, DS, ML-инженеров - как перестать быть джуном, как расти до сеньора и тимлида, как договариваться о зарплате.

• Разбор ваших проектов и кода - помогу найти узкие места, переписать пайплайн, настроить мониторинг, выкатить модель в прод.

• Продуктовый подход к ML - как формулировать бизнес-задачи, считать ROI, приоритизировать гипотезы и защищать ресурсы перед заказчиками.

• Динамическое ценообразование, uplift‑модели, lookalike, кредитный скоринг - реальный опыт, а не теория.

• Помощь в старте карьеры или фриланса - как собрать портфолио, найти первых клиентов, выставить цену.