ios разработчик

Моринтех

Data Scientist

С 01.04.2022 по настоящее время (2 года 7 месяцев)

Разработка нейронных сетей. Проведение экспериментов

Моринтех

Data Scientist

С 01.04.2022 по настоящее время (2 года 7 месяцев)

Разработка нейронных сетей. Проведение экспериментов

SuccessRockets Data

Product Owner

С 01.12.2021 по 01.02.2022 (2 месяца)

Развитие продукта "Климатическая Мониторинговая Система". Работа с подрядчиками. Написание ТЗ.

Mind&Machine

Data Scientist

С 01.11.2020 по 01.12.2021 (1 год 1 месяц)

Работа с временными рядами. Чистка, анализ данных. Работа и настройка алгоритмов машинного обучения.

SeeTree

GeoData Scientist

С 01.10.2019 по 01.12.2019 (2 месяца)

Оптимизация кода. Проведение эксперементов. Моделирование. Создание Python модулей. Работа с geojson файлами.

SeeTree

GeoData Analyst

С 01.10.2018 по 01.12.2018 (2 месяца)

Проведение экспериментов. Работа с geojson файлами.

Университет

Udacity

Университет

Erasmus University Rotterdam

Университет

Udemy — платформа для онлайн-обучения

Университет

Udacity

Университет

Udacity

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Английский, Казахский

Ключевые навыки

• Linux

• Знание git

• Знаком с python

• Ms sql

• Python (pandas, numpy, matplotlib)

• Django rest pandas

• geopandas

• Владение pandas, numpy, scikit-learn, pytorch

• Caffe tensorflow

• beautifulsoup

• математическая статистика

• математический анализ

• математическое моделирование

• reinforcementlearning

• Опыт работы с nlp, знание стека от tf-idfдо llm

• computervision

• machine learning

• Плис, цос, soc, vhdl, system verilog, rtl, matlab, c/c++, stm32, микроконтроллеры

• nltk

• selenium ide

• open-cv

Дополнительная информация

Я энтузиаст машинного обучения и работы с большими массивами данных, прошу Вас рассмотреть мою кандидатуру на позиции Data Scientist/Machine Learning Engineer. Во время обучения в самом передовом экономическом университете Нидерланд – Эрасмус Университет Роттердама, с первых курсов я обучался основам работы с большими массивами данных. Пройдя все курсы по основам математики (мат-анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, статистический анализ, математические методы, моделирование систем, линейная и не-линейная оптимизация) моя аналитическая база была солидно подготовлена к дальнейшей работе с данными. Параллельно этой аналитической подготовке, мы обучались основам макро и микро-экономики, финансов, маркетинга, и бизнеса. Во время своих последних курсов, особое внимание уделялось к анализу временных рядов, и нахождению корреляций между разными атрибутами в массивах, пониманию какая скрытая информация может содержаться в этих данных, и как мы можем использовать их для принятия важных решений для бизнеса, или оптимизации процессов. К последним годам своего бакалавра, в свободное время я начал изучать язык программирования Python, и вместе с ним методы анализа, сортировки и визуализации большого массива данных (SQL, numpy, pandas, matplot). Благодаря университетским курсам программирования в Java, и многим курсовым работам написанным в скриптовом языке Matlab, Python быстро захватил мое внимание своей возможностью созданию рабочих модулей как в ООП и лаконичностью. После полтора года экспериментирования и написания тестовых проектов по аналитике и визуализации данных, меня пригласили на практику в молодой израильский стартап – SeeTree (seetree.ai), на позицию geo-data analyst. В SeeTree я работал под руководством специалиста по компьютерному зрению и CTO SeeTree - Ори Шахар (за год до этого Ори вместе со своей компанией MobilEye продались за $13.5b Intell’у, сделав это самым дорогим поглощением Израильского стартапа на то время). Ори быстро научил меня рыночным стандартам и этикету написания хорошего кода в python’е. Под его чутким руководством, я сумел найти некую корреляцию в данных, которая помогла SeeTree создать новый вид сервиса для ферм которые они обслуживали. После успешного окончания практики, меня пригласили на вторую практику, уже как geo-data scientist'a, где моей задачей было создание экспериментальных модулей, которые позже могут применятся командой. Все это время, во время обеденных перерывов Ори рассказывал мне о сверточных нейронных сетях, и какую революцию они создадут во всех отраслях, глубоко заинтересовав меня в изучении нейронных сетей. После переезда в Москву, я устроился на работу в молодой и амбициозный коллектив - Mind&Machine. Проработав там более года на позиции Data Scientist'a, я получил важный опыт сбора, чистки и обработки данных, работы с заказчиками, настройки алгоритмов машинного обучения, оптимизации и модификации кода продакшн-уровня, и запуска новых алгоритмов в продакшн. В Mind&Machine я пришел в роли Junior специалиста, но быстро взял на себя ответственность за весь ML и DS сегмент и занял незаменимую роль в команде. Параллельно своей главной работе в Mind&Machine я начал работать на полставки в российском space-tech стартапе - SuccessRockets, где моей задачей является развитие продукта по мониторингу выбросов парниковых газов. На сегодняшний день я продолжаю кооперировать c командой SuccessRockets Data. В свободное время люблю активные виды отдыха (в приоритете сноубординг и серфинг), тайский-бокс, йогу, медитацию, популярную литературу, фильмы и исскуство 20го века. Ниже прикрепленно CV и рекомендации от бывшего работодателя.