Загруженный файл CV

Curriculum vitae

Желаемая должность: Research Assistant (Научный ассистент), Data Analyst (Аналитик Данных)
Профессиональные интересы: прикладное машинное обучение/глубинное обучение, наука о данных/аналитика, визуализация данных, анализ ЭЭГ.

Опыт работы

Апр 2023 – Апр 2025
Научный ассистент / Data Scientist
Laboratory of Teaching, Learning and Development, New York University Abu Dhabi, ОАЭ

• Проведение метаанализа баз данных документов (качество образования и детские результаты в странах с низким и средним доходом).
• Разработка кросс-лаговых авторегрессионных моделей для изучения влияния факторов на обучение детей после пандемии.
• Очистка, обработка и анализ экспериментальных данных для проекта Parenting Program.
• Подготовка отчетов, таблиц и визуализаций.
• Помощь коллегам в применении инструментов анализа и визуализации данных.

Апр 2022 – Апр 2023
Научный ассистент
College of Medicine and Health Sciences, United Arab Emirates University, ОАЭ

• Применение ML/AI для детекции и классификации эпилептических припадков по мульти-модальным данным (EEG, fMRI).
• Работа с Big Data: организация, предобработка и анализ EEG-данных (Temple University Hospital dataset).
• Разработка ML-моделей для предсказания, диагностики и анализа последствий нейродегенеративных заболеваний (например, инсульта).
• Подготовка публикаций и презентаций.
• Достижения: система детекции ЭЭГ-приступов с чувствительностью/специфичностью >88%, классификацией >95%; анализ источников активности мозга; применение интерпретируемого ML для сопоставления с нейрофизиологическими процессами; опыт в Python и Matlab (MNE, PyEEG, EEGLab).

Нояб 2019 – Янв 2021
MSc Curricular Practical Training (CPT)
Endava PLC совместно с факультетом математики и информатики, Госуниверситет Молдовы, Кишинёв

• Работа с временными рядами (нагрузка и цена электричества).
• Применение Wolfram Mathematica и Python для анализа и предсказания.
• Кластеризация и визуализация сезонных изменений.
• Разработка ансамблевых моделей и CNN для прогноза.
• Анализ динамики потребления энергии в период COVID-19.

Май 2017– Сент 2017
BSc Curricular Practical Training (CPT)
Microsoft Innovation Center, Ереван, Армения

• Разработка рекомендательной системы для анализа телеком-данных.
• Применение карт Кохонена.
• Опыт Python и C++, навыки командной работы и лидерства.

Авг 2009 – Сент 2010
Инженер-техник по микроэлектронике
Институт физических исследований, НАН, Аштарак, Армения

• Разработка и сборка оборудования для экспериментов по фотонике, оптике и лазерной физике.
• Сбор и анализ экспериментальных данных.
• Конференции, семинары, поддержка лабораторного оборудования.
• Достижения: опыт в фотонике, лазерной спектроскопии, электронике, проектировании микроэлектроники и управлении проектами.

Образование

2018–2020
Магистр информатики, Факультет математики и информатики, Госуниверситет Молдовы
Программа: технологии программных продуктов (Technologies of software products)

• Дипломная работа: «Разработка алгоритмов машинного обучения для прогнозирования цен и нагрузки в энергосетях»
• Средний балл (GPA): 9.19/10
• Опыт: глубокое обучение (Keras), Python, C++, Wolfram Mathematica, публикации (2 статьи).

2014–2018
Бакалавр прикладной информатики (с отличием), Российский экономический университет им. Плехановa

• Тема: «Аналитическая платформа Deductor как инструмент бизнес-аналитики»
• Средний балл (GPA): 4.9/5.0 (98%)
• Опыт: Python, C++, FreeBasic, базы данных, сети, участие в Cisco CCNA Discovery, стажировка в NYUAD (2016).

Личные навыки

Языки:

• Русский — C2
• Английский — B2
• Армянский — B2
• Румынский — A1

Компьютерные навыки:

• Языки: R, Python, C++, Java, FreeBasic
• ML/AI: SciPy, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, dplyr, mlr3, caret
• Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly, ggplot2, Tableau
• Big Data: обработка EEG (MNE, PyEEG), SQL, Access
• Deep Learning: Keras, TensorFlow
• Моделирование: Wolfram Mathematica, Matlab, Modelica
• Операционные системы: MacOS, Windows, Linux
• Другие: Latex, Microsoft Office, OpenGL

Публикации

1. Automatic Detection and Classification of Epileptic Seizures From EEG Data: Finding Optimal Acquisition Settings and Testing Interpretable Machine Learning Approach, Biomedicines. 2023 Aug 24;11(9):2370.
2. DL-based Software for Automatic Detection and Classification of Epileptic Seizures From EEG Data, SoftwareX, 2023 (in press).
3. Previzionarea prețului electricității în baza datelor de încărcare (Forecasting electricity price from electrical load data), Conferinta stiintific a nationala cu participare internationala “Integrare prin cercetare si Inovare”, 2020.
4. Deep learning approach to forecasting electricity price from load data, scientific journal of the State University of Moldova, “Studia Universitatis Moldaviae”, 2020.