← В ленту

Портфолио

Inty

• Участвовал в разработке софта на языке Delphi для моделирования взаимодействий молекул воды. • Исследовал возможность применения рекуррентных нейронных сетей (LSTM) для моделирования взаимодействий молекул воды. • Применил Эволюционный алгоритм для решения задачи поиска минимума потенциальной энергии в заданной системе.

VNIIA, MIPT

• Разработал модели машинного обучения для предсказания различных свойств сплавов (радиационная и коррозионная стойкости, прочностные свойства и т.д.). Улучшил их предсказательную способность путем создания новых, физически обоснованных дескрипторов. • Участвовал в разработке софта для автоматизации процесса анализа и предобработки новых данных, создании и отборе наиболее важных признаков, обучении модели и визуализации результатов. • Участвовал в создании нового подхода к оптимизации поиска упорядоченных структур в многокомпонентных системах с помощью алгоритма Nelder-Mead.

Разработка софта для предсказания свойств сплавов

Сбор, анализ, предобработка и визуализация данных. Разработка моделей машинного обучения для предсказания различных свойств сплавов (поиск подходящей модели, обучение, оптимизация гиперпараметров). Создание новых признаков для улучшения предсказательной способности модели. Написания модулей софта для применения разработанных моделей, а также для автоматизированного создания новых Предоставить ссылку на работу не могу из-за cоглашения о неразглашении.

Скиллы

Deep learning
Machine learning
Python

Опыт работы

Software developer
11.2019 - 12.2021 |Inty
Delphi, python
• Участвовал в разработке софта на языке Delphi для моделирования взаимодействий молекул воды. • Исследовал возможность применения рекуррентных нейронных сетей (LSTM) для моделирования взаимодействий молекул воды. • Применил Эволюционный алгоритм для решения задачи поиска минимума потенциальной энергии в заданной системе.
Scientist researcher, Data Scientist
с 06.2019 - По настоящий момент |VNIIA, MIPT
Python, Jupyter, Tensorflow, GitHub, Linux, Scikit-learn, Catboost, XGBoost
• Разработал модели машинного обучения для предсказания различных свойств сплавов (радиационная и коррозионная стойкости, прочностные свойства и т.д.). Улучшил их предсказательную способность путем создания новых, физически обоснованных дескрипторов. • Участвовал в разработке софта для автоматизации процесса анализа и предобработки новых данных, создании и отборе наиболее важных признаков, обучении модели и визуализации результатов. • Участвовал в создании нового подхода к оптимизации поиска упорядоченных структур в многокомпонентных системах с помощью алгоритма Nelder-Mead.
Intern researcher
06.2016 - 05.2019 |Laboratory of Functional Genomics (RCMG)
.
Провел поиск среди всех выявленных мутаций в геноме человека (>20 млн) таких вариантов, которые могут быть отредактированы методом Crisp-Cas9 на языке R.

Образование

Condensed Matter Physics
с 2019 - По настоящий момент
Moscow Institute of Physics and Technology
Applied mathematics and physics
2017 - 2019
Moscow Institute of Physics and Technology
Applied mathematics and physics
2013 - 2017
Moscow Institute of Physics and Technology

Языки

РусскийРоднойАнглийскийВыше среднего