🤠 Бэкендеры, найдите себе команду по вайбам! Проверить мэтч → в вайб-квизе
Valery Kasymov (vkasymov1), Казахстан, Астана (Нур-Султан)Valery Kasymov (vkasymov1), Казахстан, Астана (Нур-Султан)

Valery Kasymov

Ученый по даннымПродуктовый аналитик
Ищу работу

Контакты

Войти
Опыт работы: 4 года и 5 месяцев
Регистрация: 30.11.2022
Последний визит: 2 года назад
Гражданство:
Местоположение: Казахстан, Астана (Нур-Султан)
Дополнительно: готов к переезду и к удаленной работе
Знание языков:

Обо мне

I finished my studies at the joint master's program of MIPT and Schlumberger. During this program, I worked full-time at Schlumberger and used my projects' classical machine learning methods and neural networks for two years.

My daily stack:
- PyTorch & Keras & scikit-learn & XGBoost
- NumPy & Pandas & Matplotlib
- Git

Also I'm familiar with SQL, Docker, MLFlow, NLTK, Transformers, OpenCV and Catboost.

I'm never stop learning something new and I think we shouldn't be afraid of new tools and challenges.

Навыки

Python
NumPy
PyTorch
Keras
SQL
Docker
Git
Deep Learning
Машинное обучение

Опыт работы

  • Компания, которая развивает самую популярную в России поисковую систему и десятки других сервисов
    MoscowБолее 5000 сотрудников
    Computer Science Consultant
    Июль 2021 — По настоящее время (3 года и 5 месяцев)

    - Help to mark quality of Internet resources about IT to improve the quality of search results. This helped make IT search results more relevant to the request.

    - Responsible for reviewing the team's initial ratings, independent page ratings,

    and the final verdict.

    Achievements:

    - Checked about 300 different pages about IT

    - Made about 1000 conclusions about the quality of pages

  • Крупнейшая нефтесервисная компания
    МоскваБолее 5000 сотрудников
    ML разработчикMachine Learning Engineer
    Июль 2020 — Июль 2022 (2 года и 1 месяц)

    -Processed a high-frequency distributed acoustic signal obtained

    experimentally;

    -Conducted research on standard supervised learning methods for this problem

    (linear and logistic regression, decision trees, random forest and boosting);

    -Developed an approach using neural networks to determine the sand

    production and its localization. The idea was, as in speech recognition

    techniques, to represent a high-frequency signal in the form of a mel-spectrogram.

    Achievements:

    -The models I developed have become part of the software for internal use and

    are an alternative to expert assessment, as they work in close to real-time.

Высшее образование

  • МФТИ

    Московский физико-технический институт
    Долгопрудный2278 выпускников
    Аэрофизики и космических исследований; ФАКИ
    Сентябрь 2020 — Июль 2022 (1 год и 10 месяцев)
    Аэрофизики и космических исследований; ФАКИ
    Июль 2016 — Сентябрь 2020 (4 года и 2 месяца)