Научный программист, специалист по оптимизации кода, DevOps

• Дмитрий Пасько
  • Сфера интересов
  • МОИ ОСНОВНЫЕ (открытые) ПРОЕКТЫ
  • ЗАКРЫТЫЕ ПРОЕКТЫ
  • Признание ML-сообществом
  • Публикации
  • Связь со мной и мои профили
  • Интересные(?) факты обо мне

• Рефакторинг и ускорение кода. Моя первая и самая любимая специальность, занимаюсь этим с 2018 года, большой опыт на C# / Python / R, есть опыт на C++, D. Когда-то даже хотел написать книгу об этом, но у меня уже есть книги, которые никому не нужны. Секрет моего быстрого кода состоит в сбалансированном использовании следующих методик:
  • оптимизации алгоритмов,
  • кеширования,
  • векторизации,
  • контроля типов,
  • jit-компиляции (и оптимизаций для jit-компилятора),
  • сборки мусора,
  • параллелизма,
  • сложных методик типа вычислений на этапе компиляции или создания узких локальных функций до запуска крупных задач и т. д.,
  • устранения утечек памяти и работы с горячими точками,
  • реализации на более низкоуровневых языках (или Cython в случае с Python).
• Развёртывание, контейнеризация, автоматизация. Предпочитаю все оборачивать в bash, затем в make, затем в ansible, затем снова в make.
  • Очень богатый опыт с Docker, Compose
  • Отличное знание Linux, Bash, много работаю с RedHat системами, есть опыт с Astra Linux
  • Уверенное владение Ansible, Jenkins, GitHub Actions
  • Есть опыт с Kubernetes
• Оптимизационные алгоритмы
  • Реализация/разработка мат. алгоритмов для решения конкретных задач; как правило, это эволюционные алгоритмы и разные методы оптимизации, включая динамическое программирование. Хорошо оптимизирую (ускоряю) математические алгоритмы. Также вполне успешно их разрабатываю, но это мне не так интересно.
  • Большой опыт в Computer Vision
  • Большой опыт с алгоритмами на плоскости
• Анализ данных + машинное обучение (R / Python), Kaggle Expert. Хорошо и быстро освоил эту специальность и был в ней очень заинтересован, но жизнь не свела нас вместе и теперь мы редко общаемся. Особенность моего подхода исходит из того, что я начал изучать Data Science после нескольких лет математического образования и с языка R, из-за чего я привык глубоко погружаться в моделируемые явления и делать много статистики, а не просто подбирать параметры в scikit-learn. Особый упор делаю на
  • предобработку данных / конструирование признаков
  • статистическое обучение (стат. тесты, метрический контроль)
  • методы поверхностного обучения (линейные модели / svm / дискриминатный анализ / другие классические модели)
  • хорошо делаю визуализации
  • увлекаюсь NLP (всеми направлениями) и таблицами
  • вполне разбираюсь в нейронных сетях и техниках их проектирования на уровне 2020-го года
  • понимаю принципы работы рекомендательных систем, есть опыт в обучении с подкреплением, которое хотел бы освоить лучше, было бы время

Дополнительно:

• senior Python (очень активно использую Python3.8 с начала 2020-го, хорошо знаю стандартную библиотеку, numpy, pandas, matplotlib, sklearn, gensim, sympy, numba), владею Jupyter, Cython; с Django и Flask более чем знаком, но почти не занимаюсь бекэндом

• бывший senior R (активно использовал R c середины 2019-го по начало 2021-го, владею tidyverse, data.table, ggvis, plotly, rattle, Rcmdr, R Markdown), есть опыт с R Shiny, Rcpp; перестал использовать в основном потому, что практически перестал заниматься Data Science + мой крутой аккаунт на Kaggle был просто так заблокирован и удален, что сказалось на мотивации вообще дальше в этом развиваться

• бывший senior C# (работал с C# 6-7 с начала 2017-го по 2020й, прекрасно знаю ООП, ФП, LINQ, дженерики, коллекции, события, асинхронность, параллелизм, контракты, сборку мусора, MathNet Numerics, NUnit, богатый опыт работы с WinForms, есть опыт WPF, хорошо знаю .NET Framework), знаком с F#, функциональное программирование щёлкаю на раз-два

• владею SQL до уровня оконных функций, умеренный опыт с MySQL

• отлично знаю Git

• умею писать не слишком сложные desktop-приложения для Windows, Telegram ботов

• владею Markdown, LaTeX

• ранее активно использовал C++, D, Delphi, Excel, Mathcad, Ai

• хорошо знаком с Word, VS / VS Code, RStudio, Spyder, PyCharm

• высшая математика (стохастическая оптимизация, моделирование, сложные системы, комбинаторные алгоритмы, генетические алгоритмы, численные методы, статистика, мат. анализ, алгебра), окончил "Факультет математики и компьютерных наук" (КубГУ) в 2019-м году с красным дипломом (бакалавр) и с красным в 2021-м (магистр)

• практическое машинное обучение (caret, keras, h2o, sklearn)

• написал несколько псевдонаучных книг по социологии

• спортсмен с очень большим стажем, до сих пор тренируюсь около 10 часов в неделю

• креативный, грамотный, быстро обучаюсь, имею опыт работы с чужим кодом, общения с иностранцами, чтения технической литературы на английском, хорошо нахожу исправления тонких багов

• в свободное время в основном занимаюсь чтением книг O'Reilly, Packt, Apress, bhv, Manning

• несколько раз участвовал в хакатонах и соревнованиях на Kaggle

• в начале карьеры прошёл довольно много курсов, их можно посмотреть в конце моего основного резюме или профиля LinkedIn или в этой папке (самые основные)

Больше всего хочу участвовать в технологическом развитии человечества: создавать алгоритмы для решения реальных задач, развивать и внедрять искусственный интеллект и делать его доступнее для людей. Люблю автоматизировать чужую работу. Не люблю, когда кто-то делает мою работу плохо.

Что я не люблю делать или чего вообще не делаю:

• Backend/Desktop/Networking - только по мелочи и если сильно надо
• Frontend - ни за что никогда
• Менеджмент - очень не люблю вообще общаться с людьми, компьютерами руковожу намного эффективнее

1. пятикнижие о процессах вырождения в человеческом обществе

2. математическая библиотека для .NET с реализацией алгоритмов линейной алгебры, оптимизации, интегрирования и т. д.

3. несколько математических PyPI пакетов, в том числе

   • очень гибкая реализация базовых генетических алгоритмов
   • гибкая реализация симулирования закаливания
   • реализация восхождения по холму для дискретных задач
   • реализация метода роя частиц
   • набор операторов для оппозиционного обучения + инициализаторы популяций
   • тестовые оптимизационные функции и трансформаторы
   • конвертеры и трансформаторы выборок

4. набор WinForms приложений для демонстрации работы основных методов .NET-библиотеки

5. тренировочный дневник для пауэрлифтеров (сам пауэрлифтер)

6. приложение для поиска дефектов в однослойных волноводах (итог моей работы в ИММИ)

7. приложение для перевода сообщений и речи с микрофона/колонок на множество выбранных языков с параллельной транскрипцией и т. п. , а также бот в Telegram @multi_translator_bot со схожим функционалом

8. конвертер grapheme-to-phoneme для фарси, а также бот в Telegram @PersianG2Pbot, использующий его.

9. модуль для обнаружения профессиональных/мягких навыков из резюме/вакансии в рамках Хакатона Труда (лето 2020). Через месяц развивал аналогичную модель в рамках соревнования Sber Online.

10. много вспомогательных CLI утилит и PyPI пакетов:

• https://github.com/PasaOpasen/toml-union
• https://github.com/PasaOpasen/rectangles-text-view-util
• https://github.com/PasaOpasen/py-code-cleaner
• https://github.com/PasaOpasen/files-equality-checker
• https://github.com/PasaOpasen/py-env-parser
• https://github.com/PasaOpasen/markdown-table-generator
• https://github.com/PasaOpasen/markdown-combiner

1. музыкальные произведения на синтезаторе и реп

2. Другие пакеты:

• пайплайновый токенизатор с разными стеммерами и лемматизаторами, основанный на моей идее разбиения токенов

• с сентября 2020-го разрабатываю AI-алгоритмы и решаю смежные задачи в команде Nutrient Planner
• c июля 2021-го выполняю множество задач в DreamDocs

• мою крутейшую нейронную сеть (2-heads ResNet) отметили победители соревнования Mechanisms of Action (MoA) Prediction

• Проект о поиске дефектов в однослойных волноводах

• Книги по дегенералогии (о вырождении в человеческом обществе)

• Публикации RPubs (включая магистерскую диссертацию по регрессионным моделями в пауэрлифтинге)

• Диплом бакалавра (мат. физика и численная математика)

• Kaggle notebooks

Gmail: qtckpuhdsa@gmail.com

Telegram: @PasaOpasen

GitHub: https://github.com/PasaOpasen

Instagram: ofdegradation

Kaggle: https://www.kaggle.com/demetrypascal / https://www.kaggle.com/demetrypascal2

KAVYAR: https://kavyar.com/9bxmb22aewx6

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dmitry-pasko-5bb57219b/

GitLab: https://gitlab.com/PasaOpasen

Steam: https://steamcommunity.com/id/PasaOpasen

RPubs: https://rpubs.com/DemetryPascal

NuGet: https://www.nuget.org/profiles/PasaOpasen

PyPi: https://pypi.org/user/PasaOpasen/

StackOverflow: https://stackoverflow.com/users/13119067/Дмитрий-Пасько

Stepik: https://stepik.org/users/131443167

• IQ 120
• За последние 7 лет прочёл более 350 книг, очень много читаю в свободное время
• Кроме искусственного интеллекта интересуюсь когнитивной психологией, этологией и дегенералогией и всё это прекрасно сочетаю
• Занимаюсь пауэрлифтингом и фитнесом с 12 лет, несколько раз возвращался в спорт и уходил из-за травм, с середины 2020го тренируюсь почти ежедневно
• В 2021 был моделью
• На базовом уровне знаю фарси, интересуюсь культурой Ближнего Востока
• Творческая личность. Пишу произведения почти что всех жанров, вертящиеся вокруг темы деградации человека. Однажды проснулся с умением играть на пианино; теперь делаю это не так уж редко и не так уж плохо
• Мастер массажа, эксперт по растяжке и фитнесу, разбираюсь в анатомии и физиологии
• С начала 2016-го почти стабильно веду дневник, расположенный в открытом доступе (и никому не нужный)
• Победил коронавирус дважды
• Веган