Пригласить
Отклонить
Рассмотреть позже
Отправить письмо
Ещё
 
Мне нравится
Резюме 35726250
21 августа 2016

Разработчик / исследователь данных / Data scientist

По договоренности
не имеет значения
не имеет значения
19 лет (27 февраля 1997), мужской, неполное высшее образование
Москва
Работал
Ключевые навыки
Python, MS Visual Studio, ООП, Git, C/C++, Caffe, TensorFlow, Математический анализ, Математическая статистика, Qt, Java, Android SDK

Свободно владею Python, С, С++11, знаком с Java, Android SDK, Qt, знаю принципы ООП.

Начал программировать на С еще в школе, участвовал в олимпиадах, достиг определенных успехов: участвовал в заключительном этапе всероссийской олимпиады школьников по математике. Поступил на факультет ВМК МГУ, где работал с UNIX, получил знания по алгоритмам и структурам данных, NASM, С/С++, а также основы математического анализа, теории вероятностей и математической статистики.
C осени 2015 занимаюсь изучением Python и машинным обучением. Свободно владею языком, работал с библиотеками NumPy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image, TensorFlow, знаком с Cython. Успешно завершил курс "Введение в компьютерное зрение" и поступил в Лабораторию компьютерной графики и мультимедиа по направлению "Анализ медицинских изображений".

Есть опыт работы с СNN: использовал TensorFlow для решения задачи сегментации изображений сердца. Интересуюсь не только анализом изображений, но и другими задачами машинного обучения, таких как анализ видео, текста (например, с помощью word2vec), задачами обучения с поддержкой и т. п.
Учился

по 2018

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова , г. Москва. Уровень образования: Неполное высшее. Факультет: Вычислительная математика и кибернетика. Специальность: Прикладная математика и информатика. Форма обучения: Дневная/Очная.
Знает и умеет
Английский язык разговорный
О себе

Я ответственный, выполняю работу в срок, люблю задачи, требующие нестандартного подхода, и очень хочу развиваться. Сейчас у меня не так много опыта в сфере машнного обучения, но я уверен, что работа в сильной команде поможет мне существенно улучшить свои умения и увеличить знания.

Пригласить
Отклонить
Рассмотреть позже
Отправить письмо
 
{% dialog.title %} {% dialog.price %} 
Вакансия появится на первых страницах поиска сразу после оплаты.
Бесплатные обновления сохранятся в полном объеме, сроки размещения вакансии не изменятся.
Сразу после оплаты вам будут доступны: имя, электронная почта, телефон и другие контакты
Пожалуйста, обратите внимание: возврат денег за обновление вакансии невозможен.
Возврат денег за покупку невозможен
Внимание: возврат денег за апгрейд до турбовакансии невозможен.
Апгрейд до турбовакансии осуществляется согласно
правилам размещения вакансии.
Хочешь машину
как у соседа?
Узнай, где он работает
с помощью SuperJob!
Подробнее
№ 35726250 обновлено 21 августа 2016, 00:23
Разработчик / исследователь данных / Data scientist
По договоренности
Мужчина, 19 лет (27 февраля 1997)
Москва
Неполное высшее образование
2018
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Вычислительная математика и кибернетика
Дневная/Очная форма обучения
Прикладная математика и информатика
Навыки и умения
Иностранные языки
Английский (разговорный).
Профессиональные навыки
Python, MS Visual Studio, ООП, Git, C/C++, Caffe, TensorFlow, Математический анализ, Математическая статистика, Qt, Java, Android SDK

Свободно владею Python, С, С++11, знаком с Java, Android SDK, Qt, знаю принципы ООП.

Начал программировать на С еще в школе, участвовал в олимпиадах, достиг определенных успехов: участвовал в заключительном этапе всероссийской олимпиады школьников по математике. Поступил на факультет ВМК МГУ, где работал с UNIX, получил знания по алгоритмам и структурам данных, NASM, С/С++, а также основы математического анализа, теории вероятностей и математической статистики.
C осени 2015 занимаюсь изучением Python и машинным обучением. Свободно владею языком, работал с библиотеками NumPy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image, TensorFlow, знаком с Cython. Успешно завершил курс "Введение в компьютерное зрение" и поступил в Лабораторию компьютерной графики и мультимедиа по направлению "Анализ медицинских изображений".

Есть опыт работы с СNN: использовал TensorFlow для решения задачи сегментации изображений сердца. Интересуюсь не только анализом изображений, но и другими задачами машинного обучения, таких как анализ видео, текста (например, с помощью word2vec), задачами обучения с поддержкой и т. п.
Дополнительные сведения
Я ответственный, выполняю работу в срок, люблю задачи, требующие нестандартного подхода, и очень хочу развиваться. Сейчас у меня не так много опыта в сфере машнного обучения, но я уверен, что работа в сильной команде поможет мне существенно улучшить свои умения и увеличить знания.