Запрос на стажировку от Степана Харитонова
Где учишься
ПНИПУ, математическое моделирование.
Что умеешь, какой опыт есть
Python, C++, Git, Linux, Docker, WSL. Работаю с NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch. Есть опыт разработки ML-пайплайнов, feature engineering, model validation, fine-tuning нейросетей, zero-order optimization, curriculum learning. Занимаюсь scientific computing, математическим моделированием, численными методами, обработкой временных рядов и сигналов, FEM / mesh generation, алгоритмами кластеризации. Читаю техническую документацию и научные статьи на английском.
Есть опыт исследовательских и прикладных проектов. В SMILE 2026 реализовал zero-order fine-tuning ResNet18 на PyTorch с SPSA и Adam без backpropagation при ограничении 256 forward pass; повысил accuracy модели с 4.12% до 21.47%.
Для проекта с Лукойл-Сибирь разрабатывал ML-пайплайн для прогнозирования парафиноотложений в нефтяных скважинах: preprocessing, feature engineering, обучение и валидация моделей на производственных данных.
Также участвую в научном проекте по физиологическому моделированию: разрабатываю алгоритмы кластеризации и генерации конечно-элементных сеток по МРТ лёгких. Делал проект по трекингу створки аортального клапана на основе эхокардиографических данных, проект вышел в финал конкурса Центрального университета.
Учусь на 1 курсе ПНИПУ по направлению «Математическое моделирование». Интересуюсь scientific computing, цифровой обработкой сигналов, моделированием беспроводных систем связи, ML и численными методами. Быстро разбираюсь в новых технических областях, умею работать с исследовательскими задачами и доводить проекты до результата. GitHub: https://github.com/stepkhop
Что хочешь получить от стажировки
Опыт коммерческой разработки.
Твой город и где ищешь стажировку
Пермь.
Как с тобой связаться
@Kra23z
P. S. Чтобы мы опубликовали ваш запрос на стажировку, заполните небольшую форму с резюме о себе.
Просьба только одна — текущий опыт и знания опишите максимально подробно, даже если вам кажется, что они несущественные. Это повысит возможность быстрее получить отклик от компаний.
#cтажировка@perm_it
Где учишься
ПНИПУ, математическое моделирование.
Что умеешь, какой опыт есть
Python, C++, Git, Linux, Docker, WSL. Работаю с NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch. Есть опыт разработки ML-пайплайнов, feature engineering, model validation, fine-tuning нейросетей, zero-order optimization, curriculum learning. Занимаюсь scientific computing, математическим моделированием, численными методами, обработкой временных рядов и сигналов, FEM / mesh generation, алгоритмами кластеризации. Читаю техническую документацию и научные статьи на английском.
Есть опыт исследовательских и прикладных проектов. В SMILE 2026 реализовал zero-order fine-tuning ResNet18 на PyTorch с SPSA и Adam без backpropagation при ограничении 256 forward pass; повысил accuracy модели с 4.12% до 21.47%.
Для проекта с Лукойл-Сибирь разрабатывал ML-пайплайн для прогнозирования парафиноотложений в нефтяных скважинах: preprocessing, feature engineering, обучение и валидация моделей на производственных данных.
Также участвую в научном проекте по физиологическому моделированию: разрабатываю алгоритмы кластеризации и генерации конечно-элементных сеток по МРТ лёгких. Делал проект по трекингу створки аортального клапана на основе эхокардиографических данных, проект вышел в финал конкурса Центрального университета.
Учусь на 1 курсе ПНИПУ по направлению «Математическое моделирование». Интересуюсь scientific computing, цифровой обработкой сигналов, моделированием беспроводных систем связи, ML и численными методами. Быстро разбираюсь в новых технических областях, умею работать с исследовательскими задачами и доводить проекты до результата. GitHub: https://github.com/stepkhop
Что хочешь получить от стажировки
Опыт коммерческой разработки.
Твой город и где ищешь стажировку
Пермь.
Как с тобой связаться
@Kra23z
P. S. Чтобы мы опубликовали ваш запрос на стажировку, заполните небольшую форму с резюме о себе.
Просьба только одна — текущий опыт и знания опишите максимально подробно, даже если вам кажется, что они несущественные. Это повысит возможность быстрее получить отклик от компаний.
#cтажировка@perm_it