Data Scientist, Python Developer, C++ Developer

130 000 руб.
  • Занятость:
  • График работы:

Опыт работы

Апрель 2007 —
июнь 2021
14 лет 2 месяца
ООО "Арктида"
Программист, Ситсемный Администратор, Инженер
- Работа 99% удаленная. По большей части автоматизированная
- Основной опыт за последние 3 года смотрите в разделе "о себе".


- Обслуживание серверов автоматического сбора данных, диспетчерского сервера, сервера бухгалтерии, сервера отчетов
- Администрирование сети и компьютеров предприятия
- Программирование скриптовых запросов с целью автоматизации и оптимизации выполнения различных задач на предприятии (T-SQL ~4 года, python ~3 года, VBA)
- Разработка программного модуля для ПО математического моделирования холодного и горячего водоснабжения на C++ (~2 года)
- Проектирование, пуско-наладочные работы, настройка и дальнейшее сервисное обслуживание Узлов Учета Тепловой Энергии, Автоматизированных Индивидуальных Тепловых Пунктов, Узлов Учета Холодной Воды;
Март 2011 —
январь 2017
5 лет 10 месяцев
АЭСТиС
Инженер-Програмист, Инженер АСУ, Аналитик, Системный администратор
- Моделирование гидравлических процессов в сетях тепло- и водо-снабжения (включая объекты атомной энергетики: Ленинградская АЭС, Смоленская АЭС, Научно-Исследовательский Технологический Институт им. Александрова)
- Программирование скриптовых запросов с целью автоматизации и оптимизации выполнения различных задач на предприятии (T-SQL, python, VBA)
- Разработка программного модуля для ПО математического моделирования холодного и горячего водоснабжения на C++ (~2 года)
- Проектирование, пуско-наладка, настройка и дальнейшее обслуживание Узлов Учета Тепловой Энергии, Автоматизированных Индивидуальных Тепловых Пунктов, Узлов Учета Холодной Воды
- Администрирование сети и компьютеров предприятия
- Администрирование и интеграция серверов автоматического сбора данных, сервера диспетчеризации, сервера оповещения обслуживающего персонала, сервера бухгалтерии, сервера производственного отдела, сервера отдела договоров.

Результаты:
- Созданы полные электронные модели тепло- и водо-снабжения с привязкой к местности Сосновоборского Городского Округа; по результатам 4х отдельных работ модели включают весь Сосновоборский ГО.

- На основе созданных моделей выполнены работы по планированию перспективного развития сетей тепло- и водо-снабжения Сосновоборского ГО до 2025г.

- Созданы многочисленные модели внутреннего тепло- и водо-снабжения отдельных производственных и жилых зданий, включающих в себя здания атомной энергетики.

- Проведены многоцелевые гидравлические расчеты на основе созданных моделей для:
--- оценки текущего состояния объектов тепло- и водо-снабжения;
--- анализа различных сценариев развития событий в сетях тепло- и водо-снабжения (в том числе аварийных): отключение блоков ЛАЭС, аварии на насосных станциях, экстремальные зимнее температуры и др.;
--- оценки и оптимизации инвестиционных средств на расширение и модернизацию сетей;
--- рекомендации по установке тарифов на тепло- и водо- потребление;
--- выдачи рекомендаций по модернизации существующих сетей (трубопроводов, насосных станций, датчиков давления, водонапорных башен...)
--- оценки возможных вариантов перспективного развития сетей;
--- оценки возможности подключния новых потребителей;
--- оценки необходимости инвестиций в создание нового источника тепло- и водо-снабжения, дополнительных резервуаров, насосных станций и т.д.;
--- нахождения потенциально аварийных участков сетей.

- Расчет режимных карт для схем теплоснабжения города Сосновый Бор при различных вариантах работы энергоблоков Ленинградской АЭС; Расчет дроссельных устройств на потребителях теплосистемы Ленинградской АЭС.

- Написаны SQL-скрипты по запросам рабочего персонала для доработки функционирования системы автоматического сбора данных, автоматизации рабочего процесса, создании отчетных форм и др. задач рабочего процесса предприятия.

- Создана система полуавтоматического создания ежемесячных отчетов о работе системы с использованием T-SQL, VBA.

- Участвовал в проектировании, установке, пуско-наладке, настройке и дальнейшем обслуживании УУТЭ, АИТП, УУХВ жилых домов, промышленных зданий и объектов атомной энергетики.

- Настроен локальный сервер по автоматическому сбору данных с узлов тепло- и водо-снабжения, их аналитической обработке и выдаче ежемесячных отчетов о теплопотреблении объектов города и промзоны ТеплоСнабжающему Предприятию Сосновоборского ГО.

- Настроен диспетчерский сервер, в задачи которого входит автоматическая регистрация нештатных ситуаций (НС) в сетях тепло- и водо-снабжения объектов города, промзоны и Ленинградской АЭС, анализ и обработка НС, оповещение о значимых и критических НС обслуживающего персонала (оперативное реагирование).

- Настроен диспетчерский сервер с аналогичным (указанному выше) функционалом на территории Ленинградской АЭС.

- Создана и поддержана сетевая инфраструктура предприятия, насчитывающая до 120 различных устройств:
--- закупка и подбор оборудования предприятия: серверные компоненты, ПК, ноутбуки, сетевые маршрутизаторы, принтеры, устройства валидации личности, разл. перефирийные устройства и т.д.;
--- планирование, монтаж, установка и настройка сетевых устройств;
--- планирование и развертка ПО и служб на серверах предприятия: сбора данных, диспетчерского, резервного копирования, бухгалтерии, производственного, отдела договоров, сметного отдела.
--- установка и настройка ПО на ПК пользователей (операционные системы, офисные системы, среды программирования, базы данных, программы проектирования, бухгалтерского учета, складского учета, создания смет, ...)
--- обучение персонала работе с указанными выше аппаратными и программными компонентами;
--- установка и настройка сетевых служб мониторинга и фильтрации сетевого трафика;
--- техническая поддержка персонала;
--- аппаратная поддержка (диагностика несправностей, замена необходимых комплектующих ПК, расходных материалов)

Обо мне

- CV in English: https://drive.google.com/file/d/1lriz-zrEkOdD_Hq5n9h71D8qgzw3BK6G/view?usp=sharing

- Аналитическое мышление, математическое образование.
- Победитель и призер школьных олимпиад по физике, математике, программированию (до уровня Северо-Западного федерального округа, включительно).
- Принимал участие в областных школьных сборах по математике и физике.
- Проходил обучение в летней математической школе, (3 года, 9-11 классы) с ежедневными математическими олимпиадами.
- Принимал участие в школьных математических боях за Ленинградскую область.
- Участвовал в дистанционных олимпиадах по программированию (+серверы с задачами и автоматическим тестированием алгоритмов решения).
- Дополнительное образование: спецкурсы по математическим, физическим дисциплинам, олимпиадному программированию в школе и при СПБГУ.
- Звание КМС по шахматам.

Быстрая обучаемость - за время учебы и работы получил опыт работы на многих языках программирования, в их числе:
- C++ 5 лет (MQL4,5, C, Cython, protobuf, antlr4)
- Python 3 года (numpy, pandas, scikit-learn, catboost, tensorflow, keras, xgboost, matplotlib, dask, GPy, GPyopt, airspeedvelocity, vowpal_wabbit, pytest, ..)
- SQL 4 года (T-SQL, SQLite, MySQL),
- Swift 1 год (Objective C),
- Math (R, Maple, Matlab)
- Others (Visual Basic, Delphi, Lazarus, встроенные языки программирования, ...)

Есть самостоятельные проекты на MQL4,5 (2 года), Swift (1 год).

Последние 3 года занимаюсь приемуществено Data Science.
К резюме прикреплены соответствующие сертификаты Cousera:
- Cпециализация (6 курсов) "Машинное обучение и анализ данных" Moscow Institute of Physics and Technology Yandex
- Специализация (7 курсов) "Advanced Machine Learning" National Research University Higher School of Economics
-- Все курсы за редким исключением закрыты с отметкой 100%

Наиболее значимый опыт применения методов Data Science (Python):
- Future sales prediction (kaggle competition 2nd / ~10000 participants place).
- User identification by internet session (Yandex specialization capstone project)
- Image captioning (CNN encoding + RNN post-traning)
- Building PhotoRobot by user description (Bayesian ML - Variational AutoEncoder + GPy optimization)
- Reinforcement Learning Certificate (Coursera Advenced ML specialization course). Completed with all honor assignments.
- GAN on faces - Deep learning in Computer Vision Capstone.
- ChatBot - Natural Language Processing (NLP) + Some RL in NLU and Dialog Manager.

Python (DS) usage examples:
- Face recognition task: https://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/dyo6xzcvjep6gga/Face_Recognition_task.ipynb
- Generating faces with predefined attributes (using DCGAN): https://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/03hwi2b6pevis0f/dcgan.ipynb
- pandas contribution: https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/27417 (using cython).

- Kaggle: https://www.kaggle.com/beforeflight

C++:
- 3 года опыта разработки (+ 2 года MQL)
- собственный проект на MQL
- опыт применения в олимпиадном программировании на школьных-университетских олимпиадах, сайтах с задачами
- 2 года университетский курс
- пройдена Coursera Yandex specialization: "Искусство разработки на современном C++" (black belt).

C++ usage example:
- Yandex specialization capstone project: https://drive.google.com/uc?export=download&id=1u0waFf3q7o2OWb4DKgC-SGEUvJu_C5EY

Linux: kernel 5.10.6, btrfs, bash scripting, remote backups (cron), system administration (also via ssh).

Работоспособность: из опыта работы - рабочее время не ограниченно 8-ю часами пн-пт. Работа ведется с самостоятельным планированием рабочего процесса и минимизаций излишних трат времени.

Самостоятельность: принятие решений, их обоснование и ответственность. Значительная часть необходимых навыков для учебы и работы была получена самостоятельно.

Особое внимание уделяю оптимальности принятых решений (программный код, бизнес-решения, рекомендации).

Приветствую - работу в сильном (во всех смыслах) коллективе.
Не люблю - тратить время впустую.

Образование высшее

2013
Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
Математико-механический факультет, Математик

Знание языков

Русский — родной
Иностранные языки
АнглийскийA1 — Начальный

Гражданство, время в пути до работы

  • Гражданство:
    Нет
  • Разрешение на работу:
    Нет
  • Желательное время в пути до работы:
    Не имеет значения