Больше информации по резюме будет доступно после регистрации

Зарегистрироваться
Был на сайте вчера в 02:49

Кандидат

Мужчина, 34 года, родился 7 апреля 1990

Не ищет работу

Москва, м. Сколково, готов к переезду (Долгопрудный (Московская область), Дубна (Московская область), Зеленоград, Иннополис, Москва, Санкт-Петербург, Саров, Сириус, Троицк (Москва)), готов к командировкам

Указан примерный район поиска работы

Physics Reseacher

Специализации:
  • Научный специалист, исследователь

Занятость: полная занятость, частичная занятость, проектная работа

График работы: полный день, сменный график, гибкий график, удаленная работа

Опыт работы 6 лет 3 месяца

Июль 2024по настоящее время
9 месяцев

Москва, www.skoltech.ru

Образовательные учреждения... Показать еще

Senior Research Engineer
Работаю в совместной лаборатории Skoltech and University of Sharjah (UAE) - BIMAI-Lab, численностью порядка 26 человек, которая занимается исследованиями ИИ в биомедицине. Занимаюсь научными проектами связанными с анализом КТ, МРТ и ПЭТ снимков для РОНЦ. Примечание для HR: Я не рассматриваю позиции разработчика — я не хочу становиться software engineer-ом и решать их задачки про классические алгоритмы, мне интересна наука. Я занимаюсь исследованиями, где данные имеют очень сложное научное происхождение, а код и ИИ — это инструмент для науки, а не самоцель. Вместо LeetCode или Kaggle в свое личное время я разбираю открытые данные по астрофизике и космологии и решаю path integral. English version of my CV: https://drive.google.com/file/d/1xGY7pNZSu1ACMKQRwCSgfMoGUGuZpGi2/view?usp=sharing
Декабрь 2020Январь 2024
3 года 2 месяца

Москва, www.hse.ru

Образовательные учреждения... Показать еще

Научный сотрудник
Работал научным сотрудником в лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) ВШЭ из 33 человек, где занимаются исследованиями на стыке физики и машинного обучения. Участвовал в коллаборации LHCb Большого Адронного Коллайдера (CERN). h-index: 22 Отвечал за задачи связанные с генеративным моделированием и идентификации частиц (PID) с помощью машинного обучения. Специфика этих задач - сильные требования к специальным метрикам, которые имею физический смысл. Подробнее: Моделировал отклики черенковского субдетектора LHCb помощью Cramer-GAN, изучал систематические неопределённости в отношении эффективностей между симуляцией GAN и Монте-Карло и поведение модели для различных каналов распада. Моделировал камеру TPC детектора MPD коллайдера NICA с помощью WGAN-GP, пытался учесть корреляции между рядам пэдов TPC, которые влияют на различие в гистограммах Хи^2 между нашим моделированием и Монте-Карло. Занимался внедрением методов PID на основе CatBoost в программный стек LHCb. Показал, что модель обученная на одних каналах распада будет работать и на других каналах и что систематические неопределенности находятся под контролем. Подтвердил гипотезу, что для моделирования детектора можно использовать непосредственно высокоуровневые данные, а не только raw-отклик. Выполненные задачи позволили ускорить семплирование смоделированных данных, по сравнению с традиционным методом Монте-Карло (MCMC), что важно для поиска новых физических результатов в больших массивах экспериментальных данных Основные публикации, помимо общих CERN-овских: 1. Towards Reliable Neural Generative Modeling of Detectors / Anderlini L., Barbetti M., Derkach D., Kazeev N., Maevskiy A., and Mokhnenko S. // Journal of Physics: Conference Series, 2438 012130. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2438/1/012130 2. Robust Neural Particle Identification Models / Ryzhikov A., Temirkhanov A., Derkach D., Hushchyn M., Kazeev N. and Mokhnenko S. // Journal of Physics: Conference Series, 2438 012119. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2438/1/012119 3. A full detector description using neural network driven simulation / Ratnikov F., Rogachev A., Mokhnenko S., Maevskiy A., Derkach D., Davis A., Kazeev N., Anderlini L., Barbetti M., Gianluca Siddi B. // Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2023. Vol. 1046. Article 167591. http://doi.org/10.1016/j.nima.2022.167591 4. Lamarr: the ultra-fast simulation option for the LHCb experiment / Mokhnenko S., Ratnikov F., Kazeev N., Maevskiy A., Anderlini L., Barbetti M., Corti G., Davis A., Siddi B. G., Zehua X. // proceedings of science, sissa, italy. 2022. Vol. ICHEP2022. P. 233. http://doi.org/10.22323/1.414.0233 Доклады на конференциях за последний год: 1. Generative adversarial networks in particle physics XXIII Baikal Summer School on Physics of Elementary Particles and Astrophysics 11 July 2022 - 18 July 2023 2. Neural Generative Modeling of the Time Projection Chamber responses at the MPD detector The use of new methods for processing data of a physical experiment. Application of machine learning methods on the NICA complex 28 August - 29 August 2023 3. Generative machine learning approach for fast simulation of the Time Projection Chamber responses at the MPD detector The XXVth International Baldin Seminar on High Energy Physics Problems "Relativistic Nuclear Physics and Quantum Chromodynamics" 18 September - 23 September 2023
Август 2018Декабрь 2020
2 года 5 месяцев
Северсталь инфоком

Воронеж

Информационные технологии, системная интеграция, интернет... Показать еще

Специалист по компьютерному зрению (RnD)
Работал в команде по компьютерному зрению из 9 человек в RnD отделе Северсталь Инфоком. Основное направление деятельности — видео-аналитика, включая object detection, segmentation, action recognition, tracking и классификацию. На начальном этапе занимался задачами, связанными с препроцессингом датасетов и внедрением ключевых метрик в проекты. В дальнейшем занимался RnD проектом по детектированию взрывоопасных предметов. Выполнял полный цикл разработки, включая создание собственных инструментов для разметки данных, трекинг, запись аналитики в базы данных, вывод в продакшн и сопровождение проекта. Система автоматического обнаружения взрывоопасных предметов позволила ускорить процесс проверки металлолома и сократить время на его переработку. В рамках других проектов сотрудничал с двумя стажерами из другого отдела, обучая их проводить проекты по компьютерному зрению от начала до введения в продакшн.

Навыки

Уровни владения навыками
Python
Machine learning
Data Analysis
C++
TensorFlow
Object Detection
Scikit-learn
Машинное обучение
PyTorch
Физика частиц
simulation-based inference
Проведение научных исследований

Обо мне

English version of this CV: https://drive.google.com/file/d/1xGY7pNZSu1ACMKQRwCSgfMoGUGuZpGi2/view?usp=sharing В аспирантуре много работал над анализом спектральных данных. Разрабатывал программы для автоматического поиска резонансов Ферстера и расчета условий их возникновения. Тема диссертации: «Межатомные и радиационные эффекты на ультрахолодных атомах» Специальность: 01.04.02 - Теоретическая физика Научный руководитель: Овсянников Виталий Дмитриевич Публикации по теме диссертации: 1. Natural widths and blackbody radiation induced shift and broadening of rydberg levels in magnesium ions / I. L. Glukhov, S. N. Mokhnenko, E. A. Nikitina, V. D. Ovsiannikov // The European Physical Journal D. –– 2015. –– Jan. –– Vol. 69, no. 1. –– P. 1. –– https://doi.org/10.1140/epjd/e2014-50648-6. 2. Higher-order effects on uncertainties of clocks of mg atoms in an optical lattice / V. D. Ovsiannikov, S. I. Marmo, S. N. Mokhnenko, V. G. Palchikov // Journal of Physics: Conference Series. –– 2017. –– Vol. 793, no. 1. –– P. 012020. –– http://stacks.iop.org/1742-6596/793/i=1/a=012020. 3. Резонансное дисперсионное взаимодействие атомов щелочных металлов в ридберговских состояниях / А. А. Каменский, С. Н. Мохненко, В. Д. Овсянников // Квантовая электроника. — 2017. — Т. 47, № 5. — С. 467. — http://mi.mathnet.ru/qe16610. 4. Нелинейно-оптические эффекты высшего порядка в оптических решеточных часах / В. Д. Овсянников, С. И. Мармо, С. Н. Мохненко, В. Г. Пальчиков // Квантовая электроника. — 2017. — Т. 47, № 5. — С. 412. — http://mi.mathnet.ru/qe16604. 5. Energy of van der Waals and dipole-dipole interactions between atoms in Rydberg states / A. A. Kamenski, N. L. Manakov, S. N. Mokhnenko, V. D. Ovsiannikov // Phys. Rev. A. –– 2017. –– Sep. –– Vol. 96. –– P. 032716. –– https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevA.96.032716. 6. Asymptotic approximations to the energy of dispersion interaction between rubidium atoms in rydberg states / A. A. Kamenski, S. N. Mokhnenko, V. D. Ovsiannikov // Journal of Physics Communications. –– 2017. –– Vol. 1, no. 1. –– P. 015006. –– http://stacks.iop.org/2399-6528/1/i=1/a=015006. 7. Van-der-Waals interaction of atoms in dipolar Rydberg states / A. A. Kamenski, S. N. Mokhnenko, V. D. Ovsiannikov // The European Physical Journal D. –– 2018. –– Feb. –– Vol. 72, no. 28. –– https://doi.org/10.1140/epjd/e2017-80477-x. 8. Van der Waals interaction of atoms in circular Rydberg states / A. A. Kamenski, N. L. Manakov, S. N. Mokhnenko, V. D. Ovsiannikov, A. A. Zenischeva // The European Physical Journal D. –– 2018. –– Oct. –– Vol. 72, no. 174. –– https://doi.org/10.1140/epjd/e2018-90164-1. Полный список публикаций, включая работы в коллаборации LHCb CERN, можно найти по адресу: https://scholar.google.com/citations?user=VquAS-QAAAAJ&hl=en Самостоятельно изучал общую теорию относительности и делал первый в Воронеже научный семинар по этой теме.  Успел поработать в индустрии, потом переключился обратно на научную деятельность, потому что она для меня в данный момент боле привлекательна. Мне интересны проекты с уклоном в физику и машинное обучение. Рассматриваю позиции связанные исследованиями как в академических организациях, так и в индустрии особенно если у вас есть данные научного происхождения, такие как: космические спутники, телескопы, детекторы частиц и тому подобное. Меня не интересуют позиции по теоретической атомной физике, я занимался ей в аспирантуре потому, что это самое развитое научное направление в Воронеже. Я не рассматриваю работу в FFANG и тому подобных компаниях - я не хочу становиться software engineer-ом и решать их задачки про алгоритмы, когда мне интересны совсем другие вещи. Последние полгода занимался своими проектами связанными Open Science и открытыми научными данными, в частности хочу понять насколько возможно имея опыт в ML и в физике внести свой вклад в методы построения изображения теней черных дыр (телескоп EHT) и попробовать что-то новое в анализе данных реликтового излучения телескопа Planck.  Если хотите пообщаться, проще всего написать мне в Telegram: https://t.me/sm_quantum

Высшее образование (Кандидат наук)

2018
2013
Физический, Теоретическая и математическая физика (магистратура)

Знание языков

РусскийРодной


АнглийскийB1 — Средний


Гражданство, время в пути до работы

Гражданство: Россия

Разрешение на работу: Россия

Желательное время в пути до работы: Не более полутора часов