Data Scientist / Data Analyst / ML engineer

Был вчера в 10:56

150 000 ₽

Соискатель скрыл дату рождения, не состоит в браке, детей нет

Москва

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
SQL
pandas
numpy
Machine Learning
Scikit-learn
PyTorch
Plotly
Git
Математическая статистика
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 2 месяца

- Ноябрь 2023 – май 2024
- 7 месяцев
Инженер-исследователь
Skolkovo Institute of Science and Technology, Москва
https://skoltech.ru
Научные исследования
Обязанности и достижения:
Data Analyst (+Vizualization) stack · Skoltech. Полный стек визуализации: очистка/агрегация (pandas, numpy), нестандартный curve_fit (SciPy), case-specific фит (impedance.py), генерация эквивалентных схем (SchemDraw), пакетный рендер графиков (plotly) и компоновка рисунков для статьи (PIL).
- Ноябрь 2022 – май 2023
- 7 месяцев
Инженер-исследователь
Skolkovo Institute of Science and Technology, Москва
Обязанности и достижения:
ML engineer stack · Skoltech. Laboratory of Nanomaterials. Построил end-to-end пайплайн анализа временных рядов (Python: pandas, sklearn, CatBoost/LSTM): классификация воздух/NO₂/H₂S/ацетон с точностью 91% и регрессия концентрации (RMSE = 4.2 ppm) при time-split валидации; оформил фичи, метрики, кросс-валидацию, опубликовал в крутом журнале (IF 7.7) (https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0925400524008463)

Образование

- Кандидат наук
- Дневная/Очная
- 2025
Сколковский Институт Науки и Технологий
Факультет: Материаловедения
Специальность: 1.4.4. Физическая химия
- Магистр
- Дневная/Очная
- 2021
Сколковский Институт Науки и Технологий
Факультет: Материаловедения
Специальность: 22.04.01 Материаловедение и технологии материалов
- Бакалавр
- Дневная/Очная
- 2019
Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова
Факультет: Наук о материалах
Специальность: 04.03.02 Физика, химия и механика материалов

Обо мне

Дополнительные сведения:

К. х. н. специализирующийся на полупроводниковых газовых сенсорах - от синтеза чувствительного материала, изготовления сенсора и проведения измерений - до написания софта для проведения измерений, анализа данных и визуализации. Также занимался оптимизацией, обучением и валидацией моделей машинного обучения для последовательных данных, решал задачи классификации и регрессии на данных, полученных с помощью газовых сенсоров.