аналитик

ООО "Квант Программ"

Ведущий Инженер

С 01.09.2019 по 01.11.2019 (2 месяца)

Предиктивная диагностика на основе машинного обучения

ООО "Квант Программ"

Ведущий Инженер

С 01.09.2019 по 01.11.2019 (2 месяца)

Предиктивная диагностика на основе машинного обучения

Ttrexquant

Global Alpha Researcher

С 01.11.2017 по 01.08.2018 (9 месяцев)

Нейросетевая оптимизация вложений на рынке ценных бумаг

АО Государственный научный центр - Физико-энергетический институт им. А.И. Лейпунского

Начальник лаборатории математического моделирования

С 01.08.1974 по 01.11.2016 (42 года 3 месяца)

После окончания института специализировался в области обработки экспериментальных данных: разработал комплекс методов, алгоритмов и компьютерных программ извлечения наиболее полной информации из массивов данных с использованием методов прикладной многомерной статистики, линейного и нелинейного регрессионного анализа, искусственных нейронных сетей, бутстреп-метода. Выполнял работу по диагностике состояния технического устройства с применением методов распознавания образов. Опубликовано более 70 научных работ. Имею степень доктора физико-математических наук. Занесен в справочник Who'sWho in Science and Engineering, 2005-2006. Обладаю значительным опытом применения нейронных сетей и многомерного статистического анализа в области радиационного материаловедения. С 2003 по 2013 год я руководил научно-исследовательскими работами под общим названием «НЕЙРОСЕТЕВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ 12% ХРОМИСТЫХ СТАЛЕЙ ФЕРРИТНО-МАРТЕНСИТНОГО КЛАССА. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЛАСТИ КОНЦЕНТРАЦИИ ЛЕГИРУЮЩИХ КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СТАЛЕЙ». В результате этих работ был рассчитан оптимальный химический состав, спланированы и проведены эксперименты, доказавшие, что применение нейросетевых моделей позволило улучшить свойства реакторной стали, над которой более 50-и лет работают научные центры как в России, так на Западе (Европа, США, Япония). Руководил научно-исследовательскими работами по проектам РФФИ с целью модернизации реакторных сталей для Росатома. Презентацию по применению искусственной нейронной сети для разработки материалов с заданными свойствами можно посмотреть по ссылке: https://yadi.sk/i/KmJ5zFnjwvYMv. В обзорной статье (С.М. Образцов и др. Анализ и прогнозирование физико-механических свойств реакторных сталей методами искусственного интеллекта и прикладной статистики // Атомная энергия, Т.116, вып. 5, май 2014, с. 259-262.) изложены основные результаты работ и ссылки на основные публикации этой теме. Созданные методы, алгоритмы и компьютерные программы эффективно применялись для оценивания нелинейных регрессионных моделей, разработки материалов с заданными свойствами, оптимизации параметров технологических процессов, планирования деятельности предприятия и т.п. Успешно участвовал в проектной работе по оптимизации перевозок угля для компании "СУЭК". Разработанные программы использованы для прогнозирования коммерческих показателей, курсов валют, цены на нефть марки BRENT. Прогнозы цен на нефть и золото можно посмотреть по ссылке: http://mbureau.ru/articles/neyrosetevoe-prognozirovanie-cen-na-neft-i-zoloto Прогноз цены на нефть на период 2017 - 2021 гг сбылся с точностью 80%: https://www.mbureau.ru/articles/neyronnaya-set-cena-nefti-brent-ne-upadet-nizhe-40-barrel-do-konca-2047-goda Нейросетевое прогнозирование цены нефти Brent на основе чисел Вольфа // Энергетическая политика. 2023, октябрь. Программирую в среде Python, использую при этом модули NumPy, math, multiprocessing, scipy, Keras и др.

ЗАО "Управляющая компания Группы МДМ" (Межрегиональный Деловой Мир)

Главный специалист отдела анализа отраслей ТЭК

С 01.09.2002 по 01.12.2002 (3 месяца)

Оптимизации перевозок угля с применением методов линейного программирования

Университет

Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Ключевые навыки

• Математическое моделирование

• статистический анализ

• Исследовательский анализ данных

• нейросетевое моделирование

• решение научно-технических задач

• анализ временных рядов

• Python (pandas, numpy, matplotlib)

• написание научных статей

• регрессионный анализ

• csikit_learn

• Python (numpy, scipy, pytorch, sklearn)

• Знаком с python

• rnn

• Python data science

• глубокое обучение на гпу

• оптимизация технологических параметров

• прогнозирование цены нефти

• обработка экспериментальных данных

Дополнительная информация

Умение концентрировать усилия для решения поставленной задачи, привлечение нестандартных методов достижения цели. Люблю прогулки на природе, спорт.В последние годы я находился в поисках работы. В последние годы я находился в поисках работы.