Data scientist

Мой опыт применения Machine Learning в научной деятельности, коль я продолжаю обучение в физтех-школе ЛФИ, и помимо этого умение нестандартно подходить к решению самых разных задач будут играть очевидное преимущество на работе в команде. Я смогу быстро набраться опыта и получить необходимые знания для решения поставленных задач. В нынешнее время базовая кафедра – это ОИЯИ, где я применял Machine Learning при решении задачи, обратно решенной аналитически. Также имею опыт в анализе многочисленных временных рядов с большим рандомом и создания модели, предсказывающей их поведение. И здесь хочу отметить, что мои главные положительные черты – это многозадачность и организованность, поэтому деятельность в ОИЯИ не повлияет на работу с вами, а только сыграет на руку. Отмечу, бакалаврский диплом я защищал на кафедре теоретической физики ФИАН, поэтому обладаю развитым аналитическим аппаратом. К положительным личностным сторонам отнесу высокоорганизованность, умение ставить и достигать цели, дотошность в работе, общительность и доброжелательность ко всем людям. Уверенные навыки в программировании: C, Wolfram Language, LaTeX Language, Git, Python (библиотеки: Pandas, NumPy, SciPy, Sklearn, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow) Дополнительные навыки: Hadoop, Git, Linux Навыки в Data Science: классический Machine Learning (регрессии, кластеризация, решающие деревья, случайный лес, бустинг, стекинг, рекомендательные системы), Deep Learning (сверточные слои, Fine-tuning, рекуррентные нейронные сети, базовое понимание Reinforcement Learning)