Как вы себя чувствуете в самоизоляции, как адаптируетесь, как работаете, какими привычками обзаводитесь — об этом наш новый опрос. Пройдите его (займёт 10 минут) и в конце узнайте, как дела у других.
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
    Hitting Tech, Inc.
    Хьюстон
    Computer Vision Engeneer (Freelance)
    Декабрь 2019 — Март 2020 (4 месяца)

    Выполнение проекта по определению угла наклона бейсбольной биты в момент удара по мячу по видеозаписям подач с сайта https://baseballsavant.mlb.com. Пример видеозаписи:
    https://baseballsavant.mlb.com/sporty-videos?playId=ec3f35f4-26f2-4b70-b168-6756197e7057

    Общая задача – заполнить столбец таблицы заказчика значениями углов наклона биты в момент контакта с мячом (≈200 000 записей).

    Этапы проекта:
    1) Парсинг сайта для извлечения ссылок на видеозаписи и дополнительных данных, которые были использованы для соотнесения с данными заказчика.
    2) Разработка приложения для определения угла наклона по видео. Используется не только визуальная часть, но и звук для определения примерного момента удара.
    3) Организация процесса обработки видеозаписей на аппаратуре заказчика.

    Технологии, применённые при работе над проектом:
    - OpenCV (C++) для обработки видео с использованием многопоточности;
    - R для:
    парсинга сайта (rvest + XML);
    работы с табличными данными (dplyr);
    анализа аудио для определения момента удара (tuneR, seewave);
    взаимодействия с C++ частью, скомпилированной в виде .dll библиотеки: обмен данными, запуск обработки видео;
    разработки вспомогательных скриптов и приложения (Shiny App) для автоматизации настройки и тестирования С++ части ;
    - ffmpeg для извлечения отдельных фрагментов видеозаписи и извлечения аудио.

    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