Специалист по работе с большими данными и машинному обучению. В течение 8 лет работал в «Одноклассники.ru». Руководил командой OK Data Lab (лаборатория для исследователей в области big data и machine learning).
Анализ больших данных в Одноклассниках стал уникальным шансом совместить теоретическую подготовку и научный фундамент с разработкой реальных, востребованных продуктов. С 2019 года работает в Сбербанке на должности управляющего директора. Выступает в роли лидера кластера разработки платформы рекомендательных систем дивизиона массовой персонализации.
Окончил Санкт-Петербургский государственный университет в 2004 году, там же защитил кандидатскую по формально-логическим методам в 2007. Почти 9 лет проработал в аутсорсинге, не теряя контакта с университетом и научной средой.
Преподаватель
В настоящий момент работает в компании Mail.ru Group на позиции Machine Learning Engineer, разрабатывает рекомендательные системы. Ранее 7 лет преподавал ИТ, ИБ и статистику. Кандидат технических наук.
Основной стек технологий и фреймворков:
- Programming Languages: Scala, SQL, Bash, Python;
- BigData: Spark, Hadoop.
Руководитель программы
Machine Learning Engineer в Mail.Ru Group, в последнее время специализация — Deep Learning. Занимается машинным обучением более 4-х лет, решает задачи end2end, от формулировки проблемы до выкатки в промышленную эксплуатацию и дальнейшей поддержки системы. В профессиональной деятельности превыше всего ценит воспроизводимость результатов и хорошие процессы разработки.
Образование: Математико-Механический факультет СПбГУ, направления “Data Science” и “Software Engineering” в Computer Science Center
Преподаватель
Технический руководитель / архитектор в области BigData с более чем 11-летним опытом работы в сфере информационных технологий. Имею опыт работы с различными платформами с акцентом на бэкэндах / больших данных / IoT / облаках (в настоящее время специализируюсь на Azure). Непрерывный стаж работы с BigData 9+ лет. Опыт создания традиционных облачных хранилищ данных, Data Lakes, Lake Houses. На предыдущих проектах плотно работал с системами управления контейнерами и ресурсами: Kubernetes, Docker, Yarn.
Основной стек технологий и фреймворков:
- Programming Languages: Java, Scala, SQL, Bash, Python;
- BigData: Spark, Kafka, Hadoop, Yarn, HDFS, MapReduce, Hive, Spark, Tez, Flume, Sqoop, Zookeeper;
- NoSQL: Cassandra, HBase (Phoenix/Tephra, Kylin);
- Streaming and ETL: Spark, Kafka/Streams, Storm, Flume, StreamSets, NiFi;
- Search: Elasticsearch/ELK;
- Frameworks and Libraries: Netty, Play Framework, Akka, KAA, Tensorflow, Mahout, Sparkling Water (H2O), Mondrian;
- RDBMS: MySQL/MariaDB, Infobright, Microsoft SQL.
Преподаватель
Последние 6 лет работает с большими данными: строит системы для обработки данных, консультирует по вопросам построения аналитических решений.
До 2018 года руководил отделом инфраструктуры данных в Ostrovok.ru. Затем занимал аналогичную позицию в MaximaTelecom (один из проектов компании - публичная сеть Wi-Fi в метро Москвы). На данный момент является CDO AdTech-компании Квант.
Большой опыт работы с сервисами Hadoop (HDFS, Hive, Impala), оркестраторами (Airflow, Oozie), MPP-базами (Vertica, Kudu, Greenplum) и различными фреймворками для обработки данных (Spark, Flink).
Образование: МФТИ, факультет инноваций и высоких технологий по специальности прикладная математика и физика.
Преподаватель
Более 7 лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех.
В настоящий момент работает в компании Koerber Digital GmbH, Берлин. Занимает позицию Lead Data Scientist и ведет работу команды, занимающейся аналитикой больших объемов данных и машинным обучением для производственных предприятий и B2B-компаний.
Образование: бакалавриат МГТУ им.Баумана "Компьютерный анализ и интерпретация данных"; магистратура НИУ МАИ "Математические методы в экономике и маркетинге".
Преподаватель
