Обо мне



Обладаю знаниями из различных областей прикладной математики:
- численные методы
- машинное обучения
- статистика
- нечёткая логика
- методы оптимизации

Знаком с ООП и основными паттернами программирования.
Во время обучения в магистратуре при написании магистерской диссертации занимался разработкой алгоритмов компьютерного зрения (распознавание дорожной разметки) с использованием C++ и OpenCV.

Стек технологий, которыми я владею:
- C++
- Python
- Matlab/Simulink
- SQL
- OpenCV
- Numpy
- Sympy
- Pandas
- scilit-leatn
- Keras
- Matplotlib
- Seaborn
- Jupyter Notebook
- Git

Прошёл курсы на edx.org:
- UCSanDiegoX - DSE200x – Python for Data Science
- MITx - 6.86x – Machine Learning with Python-From Linear Models to Deep Learning
- MITx - 6.431x – Probability - The Science of Uncertainty and Data
    Опыт работы
    ПАО "КАМАЗ"
    Набережные Челны
    Ноябрь 2015 — Ноябрь 2018 (3 года и 1 месяц)

    Разработка имитационных моделей систем автомобиля в Simulink и Amesim, как из встроенных библиотечных модулей, так и из разработанных самостоятельно.

    Изучение научных публикаций с целью поиска методов решения поставленных задач.

    Разработка Matlab скриптов для автоматизации работы с экспериментальными данными: обработка и анализ данных, преобразование данных для использования в различных программных пакетах, визуализация.

    Автоматизация процесса обучения моделей по экспериментальным данным.

    Разработка документации к моделям.

    Высшее образование
    Набережночелнинский институт Казанского (Приволжского) федерального университета
    Набережные Челны
    Факультет: Отделение информационных технологий и энергетических систем
    Сентябрь 2012—Июль 2018 (5 лет и 10 месяцев)

    Бакалавриат: Прикладная математика и информатика

    Магистратура: Прикладная информатика