Data Scientist

На данный момент Data Scientist.

Мои компетенции и опыт

Data Scientist и Quant researcher, 3+ года опыта. Специализация: прикладные задачи из тфинансов, промышленности и науки, которые решаются с помощью ML. Физфак МГУ (средний балл 5,0), две публикации (Springer, 2025; журнал РАН, 2026).

Проприетарный фонд (название под NDA), 2026:

• Задача: маркет-мейкер несёт убытки на сделках с информированными участниками (adverse selection). Решение: модель оценки токсичности потока на данных стакана, сделок и ликвидаций. Используются высокочастотные признаки и градиентный бустинг, валидация по схеме walk-forward с purging и embargo;
• Задача: новости двигают цены десятков инструментов быстрее, чем их может обработать человек. Решение: LLM извлекают из новостного потока структурированные признаки, а ансамбль моделей по ним прогнозирует будущие доходности.
• Задача: в финансовых данных легко принять шум за сигнал. Решение: отбор признаков с контролем множественного тестирования и воспроизводимый пайплайн с корректностью point-in-time, исключающий заглядывание в будущее.

LVMFlow, 2023–2025:

• Задача: подбор параметров литья для нового изделия требует долгого цикла проб. Решение: свёрточная нейросеть восстанавливает параметры литья по рентгеновским снимкам отливок, и новые изделия выходят в производство быстрее.
• Задача: физические расчёты слишком медленные для производственного цикла. Решение: нейросетевая аппроксимация операторов (PyTorch, CUDA) даёт многократное ускорение.
• Задача: стандартные численные методы не подходят под специфику производства. Решение: новые схемы решения дифференциальных уравнений.

Нейрокомпьютерный интерфейс, совместно с РНИМУ им. Пирогова, 2025 – н. в.

• Задача: восстановление движений конечностей после тяжёлых травм мозга. Решение: обработка биосигналов и ML на временных рядах.

Образование и научные достижения:

• МГУ им. М. В. Ломоносова, физический факультет: специалитет «Фундаментальная и прикладная физика», средний балл 5,0 / 5,0.
• ЦМФ (Центр математических финансов), HFT School: количественные исследования высокочастотной торговле.
• Публикация в Springer, 2025. Задача: построение качественных треугольных сеток для численного моделирования. Решение: генерация сеток методом минимизации потенциальной энергии. Статья: Generation of Triangular Meshes Using the Potential Energy Minimization Method.
• Публикация в журнале РАН, 2026. Задача: устойчивое решение жёстких систем газовой динамики. Решение: новые численные схемы. Статья: Numerical Methods for Stiff Gas Dynamics Systems.
• Всероссийская олимпиада школьников по физике: финалист, а также победитель регионального этапа в 2021, 2022 и 2023 годах.