Резюме № 54761617
Обновлено 29 января 2024
Обновлено 29 января 2024
Data Scientist
Был больше месяца назад29 лет (родился 08 апреля 1996)
Москва, удаленная работа
Условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа
Гражданство
Россия
Контакты
Телефон
Почта
Профессиональные навыки
- Python
- SQL
- Git
- Linux
- Английский язык
- Статистический анализ
- Статистика
- Математический анализ
- Базы данных
- Machine Learning
- Показать еще
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям
Опыт работы 8 лет и 8 месяцев
- Июнь 2019 – работает сейчас
- 6 лет и 7 месяцев
Младший научный сотрудник
Балтийский государственный технический университет ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова, Санкт-ПетербургВуз, ссуз колледж, ПТУОбязанности и достижения:
С использованием Numpy, Numba и CUDA разработал программную систему многокритериальной стохастической оптимизации массогабаритных параметров и траекторий ракет-носителей для вывода спутников на низкую орбиту с использованием модернизированного алгоритма Particle Swarm. Вдохновлённый Tensorboard, для системы анализа характеристик ракет-носителей разработал программу веб-визуализации расчётных логов и параметров оптимизации на основе Plotly Dash для принятия решений в режиме реального времени. Используя алгоритмы машинного обучения - SVM или Random Forest, обучил модель на исторических данных о полетах ракет для прогнозирования траекторных параметров. Используя Numpy, Sympy, Scipy и Matplotlib разработал несколько программных пакетов для расчёта, анализа и проектирования лопаточных элементов газотурбинных двигателей, авиационных и ракетных сопел и камер сгорания ракетных двигателей. В рамках совместной работы с командой студентов университета была разработана интегрированная программная среда, предназначенная для комплексного моделирования движения и выполнения орбитальных манёвров межорбитальных буксиров. Программа использует библиотеки Numpy и Scipy, которые позволили рассчитывать оптимальные траектории, учитывая различные ограничения и условия, такие как топливные затраты, ограничения по времени и т. д. Результаты расчёта визуализируются с помощью веб-интерфейса, реализованном на VueJs с использованием Plotly. Расчёты хранятся в БД с помощью SQLite и анализируются в Pandas. Получил несколько патентов на ПО.- Май 2019 – работает сейчас
- 6 лет и 8 месяцев
Младший научный сотрудник
Обязанности и достижения:
На основе генетических алгоритмов (PyGAD и geneticalgorithm) разработал систему оптимизации характеристик профилей крыльев. С использованием метода k-ближайших соседей разработал рекомендательную систему профилей крыльев для различных условий полёта и технических требований для проектировки беспилотных летательных аппаратов. Руководил группой студентов. Нашей командой были разработаны математические модели многомерной оптимизации параметров воздушных винтов, газотурбинных силовых установок БПЛА и их элементов. Участвовал в написании учебного пособия по расчёту и стохастической оптимизации профилей крыла с использованием двумерных турбулентных моделей. Для оптимизации и построения предиктивных моделей пришлось перенёс базу данных, основанную на текстовых и pickle файлах, на SQL. Получил несколько патентов на программное обеспечение.- Октябрь 2019 – июнь 2021
- 1 год и 9 месяцев
Преподаватель-исследователь
Обязанности и достижения:
Помимо преподавания курсов по газовым турбинам студентам бакалавриата и магистратуры, принимал участие в исследовательских проектах и дипломных работах в качестве наставника. Работа со студентами была организована через систему контроля версий Git. Основой стэк технологий – Python 3.7 в качестве языка программирования, Pandas для работы с табличными данными, Numpy, Scipy, Plotly и Matplotlib в качестве обслуживающего персонала научных вычислений. Оформление пояснительных записок было выполнено в системе научной верстки LaTeX. Для увеличения скорости расчёта программные модули частично переписаны на язык Rust. Разработал и внедрил новый курс по стохастической оптимизации стационарных газотурбинных установок и газотурбинных авиационных двигателей. Результатом работы стало наличие систематизированного программного обеспечения, которое продолжает использоваться в обучающем процессе и сегодня.- Май 2017 – октябрь 2019
- 2 года и 6 месяцев
Финансовый математик
WorldQuantОбязанности и достижения:
Используя собранные исторические данные и предрассчитанные финансовые коэффициенты, мне было необходимо разработать альфу – торговое выражения, разработанное для использования в инвестировании. Разработка проводилась на веб-сервисе, предоставленном компании, на языке Python 3.6 и встроенном языке финансового программирования. Используя Selenium, библиотеку Requests и набор генетических алгоритмов, основанных на библиотеке DEAP, автоматизировал рутинную работу поиска торговых выражений. Используя библиотеки анализа временных рядов, такие как Pycaret и StatsModels, TAlib, и методы машинного обучение - бустинг, бэггинг и PCA, разработал модель для прогнозирования движения цен на активы. Используя PyPortfolioOpt и PyFolio, разработал программную систему для многокритериальной оптимизации портфеля активов. Используя методы машинного обучения, подобрал расчётные коэффициент технических индикаторов, для дальнейшего использования их в качестве основе для разработке торговых стратегий на основе LSTM и Q-learning алгоритмов.
Условия занятости
- Подходящие условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа
Образование
- Кандидат наук
- 2023
Обо мне
Дополнительные сведения:
Специалист в области прикладных компьютерных технологий с более чем четырёхлетним опытом разработки программного обеспечения.
Владею различными языками программирования, включая Python, JS и SQL. Обладаю навыками разработки алгоритмов для решения научно-технических задач, анализа данных и приложений машинного обучения.
Превосходно работаю как в индивидуальной, так и в командной среде. Имею опыт выполнения высококачественной работы в строго установленные сроки. Люблю инновации, обучение и собак.
Python, SQL, Git, Linux, Английский язык, Статистический анализ, Статистика, Математический анализ, Базы данных, Machine Learning, Data Mining, Анализ данных, Машинное обучение
Иностранные языки
- Английский язык — разговорный
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям
Смотрите также резюме
Приложение
Отсканируйте QR-код и загрузите приложение. Работа найдется быстрее!Соискателям
Создать резюмеОбразцы резюмеПоиск работыРабота для студентовСоветыКаталог вакансийКонструктор резюмеСписок компаний по индустриямЗарплаты по профессиямКурсыКаталог кадровых агентствРаботодателям
Разместить вакансиюПоиск сотрудниковНайти стажераТарифыСоветы для работодателейКаталог резюмеПартнерам
Реклама на сайтеРекламный кабинетИнтеграционные сервисыЛоготип SuperJobПартнёрская программаОбщество с ограниченной ответственностью «СуперДжоб»
Г.Москва, ул. Дмитровка М, дом 20
ИНН 7702319337
ОКВЭД 63.11.1
vip@superjob.ru
+7(495)7907277
Программа ЭВМ SuperJob и Программные модули включены в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 9280 от 20.02.2021г.
Программный интерфейс API SuperJob включен в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 11081 от 20.07.2021г.
© 2000–2025 SuperJob