ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ ПРОФИЛЬ

Кандидат физико-математических наук с многолетним опытом на стыке фундаментальной математики, высокопроизводительных вычислений (C++, CUDA) и современного искусственного интеллекта. В настоящее время специализируюсь на создании мультимодальных медицинских ИИ-систем, объединяющих языковые модели (LLM/RAG) и трехмерное компьютерное зрение (3D Medical Imaging). Моя цель — проектирование медицинских ИИ-систем нового поколения, которые способны бесшовно объединять анализ клинических текстов с обработкой сложных пространственных данных.

Опыт в разработке MedTech-продуктов:

• Генеративный ИИ и RAG: Проектирование сквозных конвейеров на базе LLM, трансформеров и векторных баз данных для создания экспертных систем поддержки принятия врачебных решений.
• Advanced Computer Vision & 3D Imaging: Разработка с нуля высокооптимизированных под GPU (CUDA/OneAPI) гетерогенных библиотек на C++ для автосегментации, 3D-реконструкции и автокоррекции геометрии внутренних органов (сердце, коронарные сосуды) по КТ/МРТ снимкам. Работа со специализированными архитектурами нейросетей (U-Net, SegResNet).
• Международный опыт в онкологии: Руководил исследовательской группой, разрабатывал софт для симуляции физических процессов при лечении онкозаболеваний фокусированным ультразвуком (HIFU).

Ключевой инженерный опыт:

• Разработка интеллектуальных платформ нового поколения: физические симуляторы реального времени, морские тренажеры и MedTech-решения.
• Симуляция сложных физических сред: нелинейные волны, турбореактивная акустика, геофизическая гидродинамика и неравновесная термодинамика биологических тканей.

Имею опыт руководства международными исследовательскими группами и индустриальными R&D-отделами.

Мой формат работы: Principal AI Researcher / Системный Архитектор, экспертный консалтинг или контрактная разработка под задачи клиентов.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК И НАВЫКИ:

• Физико-математический базис: Механика жидкости и газа, динамика вязких течений, теория нелинейных волн, волновые взаимодействия, акустика, теория случайных процессов, теория автоматического регулирования.
• Высокопроизводительные вычисления: C/C++, STL, CUDA, OneAPI, Фортран 90/95, параллельные вычисления, оптимизация алгоритмов под GPU, распределенные вычисления (Java EE).
• Инжиниринг и моделирование: Системы автоматизированного управления реального времени, численные методы, MATLAB, IDL, gsl, Qt6, Linux/Bash.
• Data Science & Computer Vision: Компьютерное зрение, Machine Learning (Python, TensorFlow/Keras, NumPy, SciPy, Pandas), анализ сигналов и временных рядов.