Bank, telekom və pərakəndə sektorlarında 5+ il təcrübəsi olan Data Scientist və ML mühəndisi. Kredit riski skorinqindən abunəçi itkisinin proqnozuna və 140 mağazalıq şəbəkə üçün tələb proqnozlaşdırmasına qədər 14 modeli ideyadan istehsala çıxarıb. Güclü statistik bazanı (BDU, Tətbiqi riyaziyyat; ADA Universiteti, MS) MLOps intizamı ilə birləşdirir və nəticəni biznes dilində — AZN, faiz və risk ilə — izah edir. Hazırda 6 nəfərlik ML komandasına rəhbərlik edir.
Oxun üzərinə gəlin və ya toxunun — bal, təcrübə ili və alətlər görünəcək.
02Təsir göstəriciləriqrafik üzərində gəzdirin — dəyər görünür
03Karyera xətti2015 → bu gün
Təhsilİş təcrübəsiİcma / könüllülük
Zolağa klikləyin və ya Enter basın — rolun detalları aşağıda açılır.
İş təcrübəsi
Lead ML Engineer — Tələb proqnozlaşdırma
Bazarium Retail Qrupu · Bakı · 140 mağaza, 18 000 SKU
Yan 2025 – indi1 il 10 ay
140 mağaza × 18 000 SKU üçün gündəlik tələb proqnozu platformasını sıfırdan qurdu; proqnoz xətası (WAPE) 31%-dən 17%-ə endi.
Proqnoza əsaslanan avtomatik sifariş sistemi ilə anbar qalıqları 22% azaldı — dövriyyə kapitalında 9,4 mln AZN azad olundu.
Rəf boşluğu (out-of-stock) halları 4,8%-dən 2,9%-ə düşdü; təzə məhsul itkiləri 13% azaldı.
LightGBM + Temporal Fusion Transformer ansamblını Airflow və MLflow üzərində həftəlik avtomatik retrain dövrü ilə istehsala çıxardı (gecəlik 2,5 mln proqnoz).
6 nəfərlik ML/data komandasını (3 DS, 2 DE, 1 analitik) formalaşdırdı; kod-review və model kartı standartlarını tətbiq etdi.
Promo kampaniyalar üçün uplift modelləri ilə marketinq büdcəsinin 15%-i daha effektiv kanallara yönləndirildi.
Python
PySpark
LightGBM
PyTorch (TFT)
Airflow
MLflow
Power BI
Senior Data Scientist — Churn & CLV
Sahil Telekom · Bakı · 2,1 mln abunəçi
May 2023 – Dek 20241 il 8 ay
Postpaid və prepaid seqmentləri üçün churn modeli qurdu (AUC 0,87); aylıq churn 3,4%-dən 3,0%-ə, yəni 11% azaldı.
Uplift modelləşdirmə ilə saxlama kampaniyalarını hədəfləndirdi: illik 4,7 mln AZN gəlir qorundu, kampaniya xərci 28% azaldı.
CLV seqmentasiyası əsasında məhsul komandası ilə birgə 7 yeni tarif paketi hazırlandı; ARPU +6%.
60+ A/B test üçün CUPED və ardıcıl (sequential) test çərçivəsi qurdu; testlərin orta müddəti 35% qısaldı.
Şəbəkə keyfiyyəti məlumatlarını (gündəlik 180 mln sətir) Spark ilə feature store-a inteqrasiya etdi.
Python
Spark
XGBoost
CausalML
Airflow
Tableau
Data Scientist — Kredit riski
Abşeron Kredit Bankı ASC · Bakı · Risk idarəetməsi departamenti
Dek 2021 – Apr 20231 il 5 ay
KOB və istehlak kreditləri üçün 4 ərizə skorinq kartı (PD) hazırladı; modelin ayırdetmə gücü (Gini) 0,42-dən 0,61-ə yüksəldi.
Yeni skorinqlə 18 ay ərzində 90+ gün gecikmə (defolt) səviyyəsi 18% azaldı, təsdiq səviyyəsi isə 6 p.b. artdı.
IFRS 9 üzrə PD/LGD modellərinin validasiyasını və tənzimləyici üçün model sənədləşməsini apardı.
Kredit qərarı müddətini 2 gündən 15 dəqiqəyə endirən real-vaxt skorinq API-ni (FastAPI) IT ilə birgə tətbiq etdi.
Fırıldaqçılıq qaydalarını ML modeli ilə əvəzlədi: saxta ərizələrin aşkarlanması 2,3 dəfə artdı, illik təxminən 1,2 mln AZN itkinin qarşısı alındı.
Python
SQL
scikit-learn
XGBoost
FastAPI
Power BI
Data Analyst
Abşeron Kredit Bankı ASC · Bakı · Pərakəndə bankçılıq
Mar 2021 – Noy 20219 ay
Kredit portfeli üzrə 12 müntəzəm hesabatı Excel-dən SQL + Power BI-a köçürdü; hazırlıq vaxtı ayda 40 saat azaldı.
Vintage analizi və roll-rate matrisləri ilə risk komitəsi üçün aylıq portfel icmalını hazırladı.
RFM və k-means seqmentasiyası ilə kart məhsulu üçün çarpaz satış kampaniyası: konversiya 1,8%-dən 3,1%-ə.
300+ avtomatik məlumat keyfiyyəti qaydası yazdı; məlumat anbarındakı xətaların 70%-i aradan qaldırıldı.
SQL
Python
Power BI
Excel
Təhsil
Magistr — Kompüter elmləri və data analitikası
ADA Universiteti · Bakı · George Washington University ilə birgə proqram
Sen 2019 – İyn 2021GPA 3,86 / 4,00
DissertasiyaAlternativ məlumatlarla KOB kreditlərinin skorinqi: qradiyent bustinq və SHAP ilə izah edilə bilənlik
Əsas kurslarMachine Learning, Big Data Analytics, Deep Learning, Bayes statistikası
FərqlənməDekanın fərqlənmə siyahısı — 4 semestr
Bakalavr — Tətbiqi riyaziyyat
Bakı Dövlət Universiteti · Tətbiqi riyaziyyat və kibernetika fakültəsi
Sen 2015 – İyn 2019ÜOMG 91 / 100 · fərqlənmə diplomu
Buraxılış işiStoxastik diferensial tənliklərlə valyuta məzənnəsinin modelləşdirilməsi
Əsas kurslarEhtimal nəzəriyyəsi, Riyazi statistika, Optimallaşdırma, Ədədi üsullar
OlimpiadaRespublika tələbə riyaziyyat olimpiadası — II yer (2017)
İcma və könüllülük
Mentor və icma lideri
Women in Data Bakı · könüllü
Fev 2022 – indi4 il 9 ay
35 mentee ilə 6 aylıq fərdi mentorluq; onlardan 8-i ilk Data Science işinə qəbul olunub.
Aylıq "Data Çayı" görüşlərini təşkil edir — hər görüşdə orta hesabla 45 iştirakçı.
2018–2020: "Gənc Riyaziyyatçı" məktəb düşərgəsində könüllü təlimçi — 9–11-ci sinif şagirdlərinə Python və statistika.
04Vaxt bölgüsü və dillərorta iş həftəsi · CEFR
Həftəlik vaxt bölgüsü
Dillər
A1A2B1B2C1C2
AzərbaycanC2ana dili
İngilisC1IELTS 7.5
TürkC1sərbəst
RusB2işgüzar
AlmanA2öyrənir
Soft skills
Data storytelling
Stakeholder idarəetməsi
Komanda rəhbərliyi
Mentorluq
Prioritetləşdirmə
Tənqidi düşüncə
Fasilitasiya
05Alətlər və yarışlarsütun başlığına klikləyin — sıralanır
Alətlər: təcrübə ili və səviyyə
Kateqoriya
Səviyyə: 1 — əsas · 3 — müstəqil · 5 — ekspert / başqalarına öyrədir
Kaggle · Competitions Expert
2 gümüş2 bürüncNotebooks Expert
Mövqe: yarışda iştirakçıların ən yaxşı X%-i (sol tərəf daha yaxşıdır). Kölgəli zonalar Kaggle medal hədləridir.
Sertifikatlar
2025Google Cloud Professional Machine Learning Engineer