Иван Маршев - Data Scientist
Навыки
- Catboost
- CV
- Deep Reinforcement Learning
- NLP
- Numpy
- Pandas
- Python
- SQL
- TensorFlow
- XGBoost
Опыт работы
Индивидуальное предпринимательство / частная практика / фриланс
Программист-разработчик - 2021/ по настоящее времяНаписание различных алгоритмов на Python: обработка датасетов, обработка статистических данных обучения, написание сред обучения RL алгоритмов.
Разрабатывал алгоритмы обучения с подкреплением на Python (DQN, Ape-X, DDPG, DRQN, QR-DQN).
Разработал алгоритм QR-DQN и обучил игре Atari Pong (OpenAI GYM) с результатами тестов 20.5 из 21 очков.
Написание тестов, тестирование. Аналитика больших данных. Разработка и написание LSTM на Си. Поддержка API библиотеки обучения с подкреплением.
Разработка NLP моделей на Transformes.
Образование
Материаловедение и технологии материалов
Обнинский институт атомной энергетики НИЯУ МИФИ2017/ 2021Бакалавриат
Системная аналитика больших данных.
Московский политехнический университет2023/ 2025Магистратура
Обо мне
Энтузиаст в области Deep Learning (DL)/ Reinforcement Learning (RL). Активно участвую в хакатонах. Веду собственные проекты по RL. Имею широкий кругозор по научным статьям RL. Владею Python на продвинутом уровне. Умею работать в команде разработчиков.
4 место на Всероссийском хакатоне цифровой прорыв сезон ИИ. Решенная задача: классификация текста по двум классам и выделение ключевых слов.
Написал и обучил модель Transformer с уникальным решением самообучаемого выделения ключевых слов.
Ссылка: https://github.com/KitStandart/Case_CB_RF_command_MLC_Free_Info
Пишу проект библиотеки обучения с подкреплением. Удобный API для использования в исследованиях в сфере обучения с подкреплением.
Ссылка:
https://github.com/KitStandart/rl_lib
MTC_ML_CUP
Определение пола и возраста владельца HTTP cookie по истории активности пользователя в интернете. Использовал XGBoost, CatBoost.
Changellenge CUP IT 2023, кейс ВК. Ранжирование комментариев с помощью ML.
Использовал TFR-BERT, обучал ранжированию комментариев.
Интенсивно обучаюсь и совершенствую свои навыки в работе с большими данными и обучением моделей (ML/ DL/ RL), программировании на Python.