Серов Александр — различия между версиями

Версия 20:32, 26 сентября 2019

Серов Александр

Образование

• Харовсая СОШ им.Василия Прокатова c золотым знаком отличия (2016)
• Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики,
  кафедра "Теоретическая механика",
  Программа "Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой",
  (2020)
• Курсы на платформах Stepik, Coursera

Опыт и достижения

• Траектория движения частицы в однородном магнитном поле
• Моделирование дерева Пифагора
• Мещерский 48.5
• Очки с функцией костной проводимости
• Система коррекции походки путем анализа распределения нагрузки на стопе
• Лучший доклад на секционном заседании конференции «Неделя науки СПБПУ»
• Победа в финале Всероссийского Кубка «Преактум» (получен грант на развитие проекта на 2 года)
• Заявка на грант правительства СПБ (в процессе)
• Разработка активного ортеза, являющегося частью экзоскелета
• Участие в Kaggle competitions (топ 20% advanced regression techniques)
• Участие в хакатонах направления Data Science

Навыки

• Фундаментальные знания в областях: линейная алгебра, аналитическая геометрия, методы оптимизации, численные методы, комплексный анализ, матфизика, теория упругости, сопротивление материалов, вычислительная механика, динамика твёрдого тела, теория чисел, теория вероятностей и матстат;
• Владею английским языком на уровне Intermediate (читаю, понимаю на слух)
• Опытный пользователь языка программирования Python: владею библиотеками для обработки и визуализации данных, научных и статистических расчетов: numpy, pandas, sklearn, tensorflow, keras, pytorch, scipy, sympy, requests, matplotlib, seaborn, mysql, xgboost, catboost, openai и др;
• Также имею опыт программирования на: JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++;
• Работаю в конечно-элементных системах ANSYS, Fusion360, Abaqus;
• Знаком с системой контроля версий git;
• Имею опыт с разными парадигмами программирования, в частности ООП(наследование, полиморфизм, инкапсуляция)
• Понимание и использование типовых структур данных (списки, массивы, графы) и типовых алгоритмов сортировки, поиска;
• Понимание и активное использование основных алгоритмов Machine Learning, Deep Learning и Reinforcement Learning.

Научные интересы

• Data Science (Machine learning/ Deep learning/ Reinforcement learning)
• Биомеханика
• Моделирование природных процессов
• Любые проекты на Python
• Методы оптимизации/ численные методы

Ненаучные интересы

• Киноиндустрия
• Изучение языков
• Применение искусственного интеллекта в жизни

Контактная информация

• Серов Александр Сергеевич
• serov.aleksandr.98@gmail.com
• Страница ВК
• Resume on english
• Kaggle
• +7 911 779 49 72