Контакты
Возраст: 25 лет
Опыт работы: 1 год и 4 месяца
Регистрация: 17.10.2023
Последний визит: 3 недели назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к переезду и к удаленной работе
Знание языков: Английский В1
Обо мне
Магистратура. Диплом с отличием. Успешно защитил дипломную работу на тему: Разработка модели физически обоснованной нейронной сети на примере решения модельных задач аэро-гидродинамики.
В настоящее время аспирант кафедры «Вычислительная математика и программирование», специальность «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».
Заинтересован в применении методов машинного обучения для разработки суррогатных моделей.
Навыки
Python
Docker
C#
C++
Git
Linux
Прикладная математика
Научно-исследовательская работа
SQL
Latex
Опыт работы
- Разработчик приложений (Младший) •Апрель 2024 — По настоящее время (9 месяцев)
В ходе рабочей деятельности было получено первичное представление моделирования двумерного молекулярного течения посредством прямого статистического моделирования (DSMC) в задаче анализа высотной аэродинамики КА
Git • Python • Linux • Прикладная математика • Моделирование - smart-tech [dot] byПрограммист-разработчикМай 2021 — Июль 2021 (3 месяца)
Построение виртуальной сети. Обеспечение взаимодействия с “умными зеркалами” (IoT) посредством протокола обмена сообщений MQTT.
- Кафедра МПУСтудент-практикантМарт 2020 — Июнь 2020 (4 месяца)
Написание алгоритма на основе параллельной (GPGPU) обработки изображения поверхности материала (полимера) для кафедры «Инновационные материалы принтмедиаиндустрии» Московского
государственного университета печати.
В ходе выполнения получил опыт:
- CUDA C API
- Многопоточной свёртки двумерных дискретных сигналов
Высшее образование
МАИ (НИУ)
Московский Авиационный Институт (Национальный исследовательский университет)Москва • 3593 выпускникаКомпьютерные науки и прикладная математикаСентябрь 2021 — Июль 2023 (1 год и 10 месяцев)Магистр наук
Средний балл 4.84 из 5
Соответствующие пройденные курсы и проекты:
- Численные методы мат. физики
- Моделирование ламинарных и турбулентных течений
- Разработка параллельных программ и тематических решателей
- Параллельные и распределённые вычисления (MPI & OpenMP)В магистерской диссертации рассматривалось использование физически обоснованной нейронная сети (объединяющей в себе глубокие нейронные сети и УрЧП задаваемой модели) для решения задач аэро-гидродинамики.
Нейро-решатель был протестирован на задачах, связанных сламинарным течением несжимаемой ньютоновской жидкости, для описания движения которой использовались основные уравнения с законами сохранения (массы, количества движения).
В качестве одной из рассматриваемых задач входило: двумерное обтекание симметричного профиля крыла NACA0012 под разными углами атаки.
Нейро-решатель, основанный на полносвязанной нейронной сети продемонстрировал большой потенциал и эффективность при моделировании поведения ламинарного течения ньютоновской жидкости.
- Факультет информатики и систем управленияСентябрь 2017 — Июль 2021 (3 года и 10 месяцев)
Бакалавр наук в области информационных систем и технологий
Средний балл 4.7 из 5
Дополнительное образование
МАИ
Микросервисная архитектураФевраль 2022 — Апрель 2022 (2 месяца)