Обо мне

С университета проявляю интерес к машинному обучению: нашел для себя интересную сферу на стыке программирования и математики. В последнее время мне особенно интересно стало глубоко понимать машинное обучение как инструмент преобразования мира. Основной язык, на котором я пишу - Python, но, в случае необходимости, могу также писать на c++, Go, R. 

Ищу компанию, в которой можно было создавать и внедрять работающие на практике решения с использованием ML, желательно, на больших данных. Рад буду присоединиться к команде умных людей и толковых специалистов. Могу читать документацию и научные статьи на английском языке, разговариваю на английском языке более-менее бегло. О себе: интересный, приятный человек. Люблю слушать и играть музыку, люблю путешествовать.

Опыт работы
Крупнейший транснациональный и универсальный банк России
Санкт-Петербург
Data Scientist
Декабрь 2018 — Август 2019 (9 месяцев)
Преимущественно - работа с текстом. Кластеризация, классификация, выявление аномалий, обучение с частичным привлечением учителя, визуализация текстов. Работа с большими данными (при помощи Dask, PySpark). Валидация скоринговых моделей. Прогноз жалобы клиента, болезни сотрудника. Также решение аналитических задач, не требующих машинного обучения.
OOO Vistamed
Санкт-Петербург
Software Engineer, Backend Developer
Июнь 2018 — Ноябрь 2018 (6 месяцев)

Поддержка, доработка, дебаггинг desktop приложения, обеспечивающего бизнес логику больниц (PyQT4, Python 2). Покрытие приложения автотестами. Оптимизация запросов к БД. Разработка бэкэнда для ряда продуктов, обеспечивающих бизнес-логику медицинских заведений (Flask, Bottle, Python 3).

Apdax
Санкт-Петербург
Разработчик торговых стратегий, ML Engineer
Апрель 2018 — Ноябрь 2018 (8 месяцев)

Работа с данными, потенциально полезными для предсказания поведения рынка. Майнинг данных, разведочный анализ данных. Проверка гипотез о возможности извлечения закономерностей из данных. Написание, настройка, обучение нейросетей для прогноза временных рядов (Keras, TensorFlow).

Высшее образование
Санкт-Петербургский государственный университет (бывший ЛГУ)
Санкт-Петербург
Факультет: Прикладной математики - процессов управления
Сентябрь 2013—Май 2019 (5 лет и 8 месяцев)
Прикладной математик с уклоном в математическую статистику. Достижения: дипломная работа по покеру и наличие диплома.
Дополнительное образование
Стопроцентное онлайн-обучение от лучших университетов и компаний мира
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
Автор курса: New-York Tandon School of Engineering
Август 2019—Октябрь 2019 (2 месяца)
Машинное обучение и Анализ данных
Автор курса: МФТИ
Август 2018—Сентябрь 2018 (1 месяц)