Обо мне

Ответственный, самостоятельный, обладаю широким кругозором.
Нравятся задачи, требующие нестандартных подходов.
Умею понимать потребности бизнеса и говорить с ним на одном языке.

Участие в соревнованиях:

• Humpback Whale Identification (https://www.kaggle.com/c/humpback-whale-identification/) - top 10%, место 203/2131

• Kaggle RSNA Pneumonia Detection Challenge

(https://www.kaggle.com/c/rsna-pneumonia-detection-challenge) - top 10%, место 143/1499

• Kaggle Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge

(https://www.kaggle.com/c/quickdraw-doodle-recognition) - top 33%, место 429/1316

Научные публикации:

• "Слуховое внимание при бинарном выборе ответа на основе интеграции признаков стимула и

реакции в зависимости от темперамента - Осокина Е.С., Чернышев Б.В., Чернышева Е.Г., Иванов

М.В. - Экспериментальная психология - 2012. Том. 5, № 4"

Pet projects:
• Квадрокоптер на основе raspberry pi с
управлением по wi-fi. Собрал из запчастей от реального квадрокоптера
(крестовина, моторы, винты, аккумулятор), а также сонара, акселерометра,
гироскопа и компаса. Управление от raspberry спроектировал сам и ПО на
python написал сам.
• Вспомогательное ПО для торговли опционами на
Московской бирже. Написал на Matlab-е. Графический интерфейс, вычисление
опционных греков, обсчет и графическое представление профиля PnL а
также улыбки волатильности в 3d. Данные импортируются из терминала QUIK
через ODBC.

Профессиональные навыки
Опыт работы
self-employed
Москва
python developer
Январь 2013 — По настоящее время (7 лет и 10 месяцев)

Проекты:
2020 февраль - настоящее время.
Программный комплекс для визуальной детекции и узнавания в лицо посетителей магазинов сети.

Произвел НИОКР и реализовал фронтальную часть проекта в условиях ограничений по аппаратной конфигурации – программное взаимодействие с несколькими локальными (usb) и сетевыми (rtsp) камерами одновременно, нейросетевая детекция лиц в реальном времени, выбор лучшего фото лица из последовательности, отправка его дальше по пайплайну.
Создал кастомные загрузочные установочные образы для загрузки с
флэшки и установки ПО на оконечном оборудовании при минимальном участии
персонала.
Используемые технологии: python, dlib, openvino, opencv, HTTPServer, threading, REST API, intel neural compute stick 2, google coral tpu.

2019 декабрь – 2020 март.
Распределенный иерархический многоэкранный программно-аппаратный комплекс для демонстрации рекламных медиаматериалов (слайды, аудио, видео) по расписанию, по плэйлисту, по экранам.

Участвовал в обсуждении архитектуры системы, предложил ряд архитектурных и технологических решений. Реализовал комплекс.

Используемые технологии: python, Django, raspberry pi.

2019 сентябрь - декабрь.
Создание программного комплекса для робота Pepper (https://en.wikipedia.org/wiki/Pepper_(robot) ), реализующего human-friendly общение с человеком. Под human-friendly подразумевается совокупность вербального (голосового) общения, невербального (жестикуляция), глазного контакта (отслеживание перемещений человека), а также проактивность.

Участвовал в обсуждении общей концепции, предложил ряд технологических решений. Разработал архитектуру, реализовал программный комплекс, включающий в себя:
1) Рассказ робота о себе и своих возможностях.
2) Рассказ о текущей погоде в любом городе мира. Отслеживание погоды в Москве, проактивное извещение собеседника об изменении текущего прогноза.
3) Жесты и перемещения по голосовой команде («Дай пять!», танцы, «Хочу сделать сэлфи с тобой», «Иди за мной» и т.д.)
4) Рассказ о продуктах компании в соответствии с концепцией «воронки продаж». Включая одновременную демонстрацию слайдов и видео на встроенном в робота планшете.
5) Выдача клиенту виртуальной накопительной дисконтной карты. Включает идентификацию клиента по его телефонному номеру, либо заведение в CRM нового клиента (опрос ФИО с подтверждением, отправка смс с кодом для проверки номера и т.д.)
6) Проактивное извещение окружающих о новых рекордах продаж или крупных покупках в магазинах сети.

Используемые технологии: python, Choregraphe, naoqi, google cloud speech, google cloud streaming STT, REST API, pymorphy2, dialogflow, mqtt, mysql, sqlite.

2019 июнь - август.
Исследование возможностей по русификации программно-аппаратного комплекса «робот Pepper» (https://en.wikipedia.org/wiki/Pepper_(robot) ).

Произвел НИОКР, реализовал программные модули по облачному распознаванию (Speech-To-Text) и генерации (Text-To-Speech) русской речи. Написал демонстрационные программы, в которых робот по голосовой команде на русском языке выполняет простые физические действия (кивок головой, подъем/опускание руки и т.д.); по голосовому запросу поиск в википедии и озвучивание краткой информации из найденной статьи; восприятие телефонного номера на слух, получение по нему информации о клиенте из корпоративной CRM-системы и ее озвучивание)

Используемые технологии: python, Choregraphe, google cloud speech, speech recognition.

2019 апрель - июнь.
Автоматизация сбора данных из открытых источников в интернете. ETL, scraping, data cleaning, data matching.

Используемые технологии: python, pyscrapy, numpy, pandas, google cloud, multiprocessing, jupyter.

Лаборатория когнитивной психофизиологии НИУ ВШЭ
Москва
научный работник
Октябрь 2010 — Январь 2013 (2 года и 4 месяца)

Программирование обработки и анализа электроэнцефалограмм, программирование программно-аппаратного комплекса для проведения экспериментов, проведение экспериментов.

Высшее образование
Южно-Уральский государственный университет
Челябинск
Факультет: Приборостроительный (Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника)
Сентябрь 2001—Июль 2009 (7 лет и 10 месяцев)

направление Системного анализа и управления

ученая степень бакалавр технических наук

ученая степень магистр техники и технологий

аспирантура

Дополнительное образование
Высшая школа экономики
 
Менеджмент в сфере электронного бизнеса и интернет-проектов
Сентябрь 2008—Июнь 2009 (9 месяцев)