Machine Learning. Продвинутый уровень

Работает специалистом по анализу данных в команде AGI NLP в Сбере. Занимается нейросетевыми языковыми моделями и их применением в реальных задачах. Считает, что работа в области Data Science дает уникальную возможность заниматься безумно крутыми вещами on the edge of science, которые меняют мир здесь и сейчас.

Преподает в Высшей Школе Экономики дисциплины по анализу данных, машинному обучению и data science.

Мария закончила механико-математический факультет МГУ и школу анализа данных Яндекса. В настоящий момент Мария обучается в аспирантуре ВШЭ на факультете компьютерных наук. Среди ее научных интересов такие области data science, как natural language processing и тематическое моделирование.

Занимаюсь анализом данных и машинном обучением с 2018 года. Закончил Финансовый Университет при Правительстве РФ и и имею образование в области риск-менеджмента.

Работал в департаментах рисков, комплаенса крупных российских банков, а также айти-консалтинге. В настоящий момент занимаюсь построением моделей для клиентского сервиса в Газпромбанке.

Компании: QIWI, Альфа-банк, МТС-Банк, PricewaterhouseCoopers.

Интересы: работающие модели, которые приносят безнесу деньги :)

Соавтор курсов Machine Learning уровня Basic, Professional и Advanced

Практикует машинное обучение и анализ данных с 2012 года. В настоящий момент работает Head of R&D в компании WeatherWell. Имеет опыт практического применения машинного обучения в геймдеве, банковской сфере и Health Tech.

Преподавал машинное обучение и анализ данных в Центре Математических Финансов МГУ, был приглашенным лектором на Факультете Компьютерных Наук НИУ ВШЭ и различных летних школах.

Образование: Эконом-мат РЭУ им. Плеханова, ЦМФ МГУ, ДПО ФКН ВШЭ «Практический анализ данных и машинное обучение», MSc Computer Science Aalto University

Стек/интересы: Python, Machine Learning, Time Series, Anomaly Detection, Open Data, ML for social good

Старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group.
Ранее старший аналитик в Асна, data scientist в Gero и биоинформатик в Insilico Medicine.

Около 6 лет в IT. Выпускник МФТИ.

Специалист по машинному обучению и разработке (BigData). Работал в таких компаниях как Mail.Ru Group, Wamba, NVidia, Sber, Megafon, Техносерв Консалтинг, где реализовывал практические кейсы применения машинного обучения полного цикла - прогнозирование временных рядов, детектирование аномалий, системы анализа соц. медиа поля (NLP), рекомендательные системы в ритейле и тд, так и HighLoad практическая реализация этих кейсов в продуктивном окружении - Hadoop, Spark, Flink, Kafka и тд

Долгое время занимался преподаванием курсов по машинному обучению и технологиям BigData в таких организациях как тренинговый Центр Люксофт, ВШЭ

Начинал в школе с паяльником в руках. Потом был ZX Spectrum. В университет пошел на техническую специальность. В механике много интересного, но в 2008 интерес к ИТ взял верх: компьютерные сети -> Delphi -> PHP -> Python.
Были эксперименты с другими языками, но хочется писать именно на нем. Участвовал в проектах по автоматизации бизнес-процессов при помощи нейросетей (сервис заказа такси «Максим»), разработке информационных систем в медицине. Работал с GIS-системами и процессингом изображений при помощи Python.
В преподавании позиция: «Если кто-то не может объяснить сложное простыми словами, — значит он в этом еще не очень хорошо разбирается».

Образование: Курганский университет, кафедра "Безопасность информационных и автоматизированных систем", к.т.н.
В 2002 окончил Курганский государственный университет по специальности "Многоцелевые гусеничные и колесные машины".
В 2005 защитил диссертацию по бесступенчатым передачам. С тех пор официально трудоустроен в университете (КГУ).

Более 5-ти лет опыта в индустрии Данных & Аналитики в роли внешнего косультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов (Альфа-Банк, Yum! Brands).
Сферы интересов: построение end-to-end аналитических систем, внедрение инструментов Машинного обучения в промышленную эксплуатацию, Рекомендательные системы, MPP-базы данных.
Образование: МГУ им. Ломоносова, математическая кафедра Экономического факультета

Специалист по машинному обучению в компании Unity Technologies. Получил степень магистра по Machine Learning в университете Aalto в Финляндии.

Занимался рядом проектов на стыке двух дисциплин (машинного обучения и экономики). Работал в отделе Deloitte Analytics Institute в компании Deloitte (отдел разрабатывал продукты на основе машинного обучения для внутренних нужд компании и внешних заказчиков), а так же участвовал в проекте по анализу текстов в Институте Гайдара. Также занимался анализом GPS-данных различного транспорта для ЦОДД Москвы.

Имеет разносторонний бэкграунд и широкий спектр интересов: Python, Machine Learning, Natural Language Processing, Neural Networks, Statistical Modelling.

Образование:
— НИУ ВШЭ, «Математические методы анализа экономики»;
— Центр математических финансов МГУ им. М.В. Ломоносова, программа «Анализ Данных»;
— ДПО ФКН НИУ ВШЭ, программа «Deep Learning: расширенный курс»;
— Aalto University (Finland), MSc, Machine Learning.

Работает в лидирующем российском маркетплейсе OZON. Занимался задачами с использованием как классического Machine Learning, так и Deep Learning алгоритмов с использованием нейронных сетей в задачах NLP и CV, а также проведением различных аналитических исследований:

- Задачи NLP (Topic Modeling, NER) и CV (face detection, instance segmentation, semantic segmentation, age/gender classification) для анализа социальных сетей
- Кластерный анализ целевых аудитории (clustering)
- Прогнозирование бизнес-метрик (classical ML)
- Аудиторное профилирование и персонализация рекламы

Самостоятельно занимался изучением Machine Learning. Знает, что нужно для освоения новой профессии и какие при этом возникают вопросы.