Обо мне
Я занимаюсь ML-разработкой полного цикла: от сбора и обработки данных до обучения и оптимизации моделей, проектирования ML-систем и оценки эффекта их внедрения. Вне зависимости от задачи я стремлюсь находить решения, оптимальные и по практической эффективности, и по вычислительной сложности.
Навыки
4 категорииОбразование
НИУ ВШЭНИУ ВШЭ, ФКН — Прикладная математика и информатика
г. Москва · специализация «Машинное обучение и приложения» · Бакалавриат
- Участник ICPC
- Участник заключительного этапа ВСОШ по физике
- Золотой медалист IEPhO (Международная олимпиада по экспериментальной физике)
- Призёр множества олимпиад по физике и математике
Деятельность
Опыт + проектыОпыт работы
3Разработчик-исследователь в команде Машинного обучения и Антиспама
Занимаюсь полным циклом разработки ML-решений: от сбора и подготовки данных до обучения, оптимизации, деплоя и инференса моделей. Проектирую архитектуры, выбираю методы и инструменты под конкретные задачи и внедряю технологии, улучшающие качество, производительность и надежность решений.
Аналитик-разработчик в команде этики Яндекс Алисы
- Разработаны и внедрены этические классификаторы для повышения базового качества ответов Алисы
- Проведены приемки новых базовых моделей, оценена этичность их ответов посредством передовых методов
- Активно внедрены LLM в существующие процессы, что позволило существенно сократить расходы человеко-часов
- Сделано множество переиспользуемых инструментов и материалов
Стажировка в группе исследования новых методов ИБ в Яндекс Такси
- Разработан и внедрен алгоритм классификации на основе LLM, который уменьшил затраты человеческих ресурсов на 15%
- Применены передовые алгоритмы для решения задач дедупликации на основе BERT и графов
- Осуществлялась поддержка и оптимизация существующих бизнес-процессов
Проекты
4Распознавание и суммаризация документов в мобильном приложении HSE App X
- Разработаны и обучены суммаризаторы на основе самописных архитектур (вкл. RNN + Attention) для внедрения в официальное приложение НИУ ВШЭ HSE App X и систему электронного документооборота НИУ ВШЭ
- Архитектуры разработаны специально для работы в условиях сверх ограниченных ресурсов — инференс за адекватное время на CPU (несколько архитектур для разных SLA)
- Данный проект был выбран в качестве одного из лучших проектов среди студентов ПМИ ФКН НИУ ВШЭ за 2025 г.
Исследование уголовных дел с помощью NER (Named Entity Recognition)
- Обучена модель на основе BERT для извлечения ключевых слов из текстов судебных решений по определенной статье
- Развернуто интерактивное веб-приложение для удобства использования
Real Estate Analysis
- Проведен анализ стоимости жилья в различных ценовых сегментах в зависимости от факторов, потенциально влияющих на стоимость
- Развернуто веб-приложение на Streamlit, сделан user-friendly интерфейс, нарисованы графики
Расширение «Словарь ударений»
- Написано расширение для браузера Chrome, которое автоматически подсвечивает русские слова на веб-страницах и показывает нормативное ударение во всплывающей подсказке
- Полностью open-source, добавляется и нативно работает с Google Chrome