Исследователь/Research Scientist( Криптонит )

Описание

ЕКАТЕРИНА ЛЕМДЯСОВА
Москва, Российская Федерация
+7 917 775 98 90⋄lemdyasova68@gmail.com⋄GitHub⋄eLibrary|Google Scholar
О СЕБЕ Исследователь в области RecSys и LLM. Спроектировала архитектуру диагностического фреймворка для
анализа отказов нейросетевых реранкеров в cold-start рекомендациях. Автор 3 публикаций (ВАК, РИНЦ,
arXiv), сабмит на ACM RecSys 2026. Спикер на IT-митапах — Women’s Talk 2026, Data Fest 2025 и профильных
научных конференциях от ведущих ВУЗов страны: МФТИ, УрФУ, КФУ и пр. Со мной связаться можно в
телеграм: @nordllichterrr
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ Диагностика LLM-реранкеров (автор идеи, архитектор)Январь 2026 – Апрель 2026
·Спроектировала архитектуру алгоритма для поиска и ранжирования рекомендаций (FAISS + кросс-энкодер
MS-Marco; метрики HR@10, nDCG@10, Recall@K, Gini). Эксперименты на 500 пользователях, 5 методах и 3
размерах пула показали: узкое место — поиск кандидатов (recall@200 = 10,9% против 60,9% у бейзлайнов).
·LLM-реранкер проигрывает Popularity в 33,5 раза. Гибридный поиск (FAISS + BM25) улучшил recall@200 на
114%. Уменьшение пула с 1000 до 200 дало ускорение в 4,1 раза при росте качества в 3,1 раза. Выявлен сильный
перекос (3 фильма на 500 пользователей, Gini = 0,480) и нулевая различие релевантного/нерелевантного
(Cohen’s d = 0,11; t-test, Wilcoxon, bootstrap CI).
·Результат:публикация на arXiv (DOI), которая легла в основу исследования, отправленного на ACM RecSys
2026
ОПЫТ РАБОТЫ Стажёр-аналитикОктябрь 2025 – Март 2026
ИПУ РАН, Москва
·Спроектировала реляционную базу данных на SQLite3: выполнила миграцию из HDF5 через h5py, структу-
рировала метаданные в JSON — в результате время доступа к данным сократилось на 80%.
·Написала production-скрипт на Python (Pandas, NumPy) для автоматической сверки временных рядов, что
сэкономило ~5 часов в неделю.
·Провела статанализ (Scikit-learn, SciPy) и визуализацию (Matplotlib, Seaborn), выявив расхождения во вре-
менных рядах, которые легли в основу скрипта автоматической проверки.
Аналитик данных (практика)Июнь 2025 – Июль 2025
ИПУ РАН, Москва
·Выполнила парсинг XML в HDF5 через h5py, что ускорило обработку 9 ГБ видеоданных на 60%.
·Провела анализ координат и перцентилей (Pandas, NumPy) — обнаружила 112 систематических ошибок раз-
метки, повысив долю корректных записей до 91%.
ПУБЛИКАЦИИ И ХАКАТОНЫ •Lemdiasova E., Zmanovskii N.Diagnosing LLM-based Rerankers in Cold-Start Recommender Systems:
Coverage, Exposure and Practical Mitigations // arXiv preprint, 2026. DOI
•Медведев А.В., Старостин А.С., Лемдясова Е.А.Пространственно-аналитическая проверка циф- ровых пользовательских профилей // Научное обозрение, 2025. eLibrary
•Сухоруков А.И., Старостин А.С., Медведев А.В., Белова Н.Н., Лемдясова Е.А.Алгоритм рекомендательной системы с учетом культурных факторов для решения проблем холодного старта //
Computational Nanotechnology, 2025. eLibrary
•Хакатоны:Atomic Hack 2.0, Hack.Genesis 2024 — RAG-система (Sentence Transformers, Streamlit), чат-бот (MiniCPM-V, точность 89%)
ОБРАЗОВАНИЕ И ЯЗЫКИ Бакалавриат, Информатика и вычислительная техника, РОСБИОТЕХ, Москва (2023–2027) Русский
(родной), Английский B2 (IELTS, 2022)