vlad-x4vlad-x4

Влад X

Data Scientist · Разработка ПО · Аналитика
Открыт к предложениям
Возраст: 43 года
Опыт работы: 15 лет и 7 месяцев
Регистрация: 01.12.2008
Последний визит: 3 года назад
Местоположение: Россия, Москва
Войдите, чтобы посмотреть контакты пользователя

Обо мне

Специализация: алгоритмы data mining/machine learning, численные методы, методы оптимизации, матстатистика, параллельные вычисления

Профессиональные навыки:

  • Опыт в создании, написании и анализе алгоритмов широкого круга задач data mining/machine learning;
  • Опыт в моделировании и прототипировании задач data mining/machine learning с помощью матпакетов Matlab, R;
  • Опыт в облачных технологиях MPI, MapReduce;
  • Опыт в C/C++, Java(JNI,JDBC,JSP,Spring,Hibernate), Python;
  • Опыт в SQL;
  • Опыт в UML;
  • Опыт в JavaScript, HTML, XML;
  • Опыт в COM, DCOM, OLE DB, ATL, STL, Win32 API;
  • Знакомство с SQL Server Analysis Services (язык MDX-запросов, разработка OLAP-кубов);
  • Знакомство с MFC.

Профессиональные цели:

  • повысить свой уровень квалификации в математике, программировании и управлении;
  • раскрыть свой творческий потенциал

Награды, сертификаты, портфолио, проекты: Серебрянная медаль в школе (гимназия №14 г. Ейск Краснодарского края) Первые и призовые места в городской и зональной олимпиадах по физике для школьников Первые и призовые места в гордской, зональной и краевой олимпиадах по математике для школьников

Опыт работы

  • Data Armor
    Казань
    Data scientist
    Июль 2015 — По настоящее время (5 лет и 4 месяца)
    Data Scientist В стартапе занимаюсь решением широкого круга задач Data Science. Например, сюда входят: * классификация/кластеризация текстовых документов * распознование именованных сущностей * извлечение ключевых слов * автореферирование * сниппеты * spellchecking * поисковые подсказки * тематическое моделирование * тематический поиск * тематическое сегментирование
  • Разработка справочно-правовой системы "КонсультантПлюс"
    Москва · От 1000 до 5000 сотрудников
    Руководитель направления
    Март 2012 — По настоящее время (8 лет и 8 месяцев)
  • Ведущий мировой поставщик инфокоммуникационных решений и «умных» устройств
    Москва · Более 5000 сотрудников
    Ведущий R&D инженер
    Ноябрь 2009 — Март 2012 (2 года и 5 месяцев)
    Достижения: - Разрабатывал оригинальные параллельные Data mining алгоритмы для систем информационного поиска, рекомендательных систем и социальных сетей. Участвовал в 4-х завершённых исследовательских проектах. Осуществлял их руководство. Оформил несколько патентов (https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=US97309619 и https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=US82140761)
  • ИТ-компания, работающая в сфере разработки, системной интеграции, сервисных услуг и аутсорсинг, консалтинга
    Москва · От 1000 до 5000 сотрудников
    Руководитель проектов
    Февраль 2009 — Ноябрь 2009 (10 месяцев)
    Проектирование, разработка и внедрение следующих проектов: 1. Кластеризация документов поисковой выдачи неиерархическими методами. Кластерная карта. 2. Концептуальная кластеризация документов поисковой методами анализа формальных понятий (АФП). Иерархическое дерево концептов. 3. Расширение поискового запроса с использованием методов АФП и тезаурусов типа WordNet. Участвовал в исследовании, моделировании и анализе следующих задач: 1. Оперативное извлечение знаний из текстовой информации о динамике финансовых рынков. Построение на их основе рекомендаций для финансовых аналитиков и трейдеров. 2. Определение причинно-следственных закономерностей вида "общественно-политическая обстановка региона - поведение людей" в социологии. 3. Статистическая фильтрация фактов и их связей в системе "Аналитический курьер"
  • Группа компаний, предлагающих передовые ИТ-решения пользователям Рунета
    Москва · От 100 до 1000 сотрудников
    ведущий математик-разработчик
    Май 2007 — Январь 2009 (1 год и 9 месяцев)
    Ставились и выполнялись следующие задачи: ЗАДАЧИ ДЛЯ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ: Поиск информации: 1. поиск документов, удовлетворяющих запросу; 2. кластеризация и классификация документов; 3. фильтрация документов Разработка и использование различных моделей поиска: 1. теоретико-множественные модели; 2. вероятностные модели; 3. алгебраические модели Использование семантических методов поиска: 1. поиск документов, заданной тематики в сети; 2. тематическая классификация документов(латентно-семантический анализ) ЗАДАЧИ ДЛЯ РЕКЛАМНОЙ СИСТЕМЫ: 1. создание и обучение тематического рубрикатора страниц и объявлений; 2. выделение ключевых слов и тематик для контекстной рекламы(контекстный таргетинг); 3. создание и использование поведенческих профилей(поведенческий таргетинг) Для решения этих задач применялись средства data mining, алгоритмы вычислительной математики, решения из теории исследования операций и математической статистики.
  • Научно-производственная фирма «Cтокона»
    Москва
    математик-исследователь-программист
    Апрель 2005 — Апрель 2007 (2 года и 1 месяц)
    Создавал системы статистической оценки релевантности документов запросу. Исследовал возможности применения средств data mining в поисковых системах ответов на вопросы и синтаксическом, cемантическом анализах. Решал задачи информационного поиска(классификация, кластеризация, тематическая фильтрация). Реализация на языках программирования C++, Java с использованием инструментальных средств из среды разработки Microsoft Visual Studio .Net, библиотеки STL и Eclipse.

Высшее образование

  • МФТИ

    Московский физико-технический институт
    Долгопрудный · 1047 выпускников
    Управления и прикладной математики; ФУПМ (ранее ФПМЭ)
    Январь 1994 — Январь 2000 (6 лет)