Data Engineer · ML/DL Specialist · Computer Vision Researcher
Разрабатываю ETL процессы и изучаю нейронные сети и LLM

Data Engineer с фокусом на высоконагруженные ETL/ELT-пайплайны и исследователь в области Computer Vision и надёжности нейросетей.

• 📍 Локация: Москва, Россия
• 💼 Сейчас: Senior Developer @ Гринатом · Junior CV Engineer @ Финансовый университет
• ⚙️ Опыт: 3+ года в Data Engineering, ETL, ML/DL и Computer Vision
• 🎓 Образование: Магистр прикладной математики и информатики (Финуниверситет, 2022)
• 🔬 Наука: 12+ публикаций (Scopus, ВАК, РИНЦ), соискатель в Финуниверситете
• ✍️ Диссертация: «Численные методы оценивания и контроля локальной константы Липшица нейросетевых моделей и их применение для анализа и повышения устойчивости к состязательным возмущениям»

Языки Python · Java · C++ · Go · Scala · SQL

• 🚀 Спроектировал и вывел в прод ETL-платформу на стеке Apache NiFi + Java + ArenaDB, обрабатывающую >1 млн записей в сутки. Реализовал семантику at-least-once с идемпотентной записью (дедупликация по бизнес-ключу), что исключило дубли в целевом хранилище.

• ⚡ Ускорил обработку батча в ~5 раз (с ~5 до ~1 мин): профилировал пайплайн, устранил узкие места на стороне БД (индексация, переписал неоптимальные запросы) и перенёс часть логики трансформации в NiFi на Groovy.

• 🗄️ Снизил нагрузку на БД (CPU и время выполнения тяжёлых запросов на ~20%) через рефакторинг структур данных, партиционирование и перенос аналитических нагрузок на колоночное хранилище (ClickHouse).

• 🔁 Перевёл часть пакетных пайплайнов на near-real-time стриминг (Kafka + Airflow), сократив задержку доставки данных аналитикам с нескольких часов до единиц минут.

• 🧩 Разработал интеграционный слой (API Gateway на Spring Boot) поверх потоков NiFi — унифицировал доступ к данным для внутренних команд и сократил дублирование точечных интеграций.

• 📉 Внедрил Data Quality-проверки и мониторинг пайплайнов (валидация на входе, алерты, метрики качества), снизив число инцидентов с «битыми» данными на проде примерно с 20 до 13 в месяц (~35%).

• 🧰 Стандартизировал инфраструктуру через Docker и CI/CD, сократив время развёртывания нового пайплайна с нескольких дней до нескольких часов.

• 📚 12+ научных публикаций в рецензируемых изданиях (Scopus, ВАК, РИНЦ).
• 🏅 Статья по генеративным моделям для поиска лекарств — победитель Международного салона образования.
• 🧠 Разработка алгоритмов CV для медицинской диагностики: детекция внутричерепных кровоизлияний и переломов, сегментация медицинских снимков.
• 🛡️ Текущее исследование — устойчивость нейросетей к состязательным атакам через контроль константы Липшица.

🔗 Полный список публикаций на eLibrary

• ETL-платформа — высоконагруженная система обработки данных на Apache NiFi · Java · ArenaDB. Обрабатывает >1 млн записей в сутки, семантика at-least-once с идемпотентной записью. Оптимизировал узкие места (индексация, запросы, трансформации на Groovy) — ускорил обработку батча в ~5 раз.

• Data Access API — сервис на Spring Boot как единая точка доступа к данным, обрабатываемым в потоках NiFi. Принимает REST-запросы от внутренних команд, маршрутизирует их в обработку (Kafka / NiFi ListenHTTP) и возвращает результат. Закрыл прямые интеграции команд с NiFi за единым контрактом (OpenAPI) с аутентификацией.

• Streaming Data Pipeline — near-real-time обработка данных на Kafka · Airflow. Перевёл часть пакетных пайплайнов на стриминг, сократив задержку доставки данных аналитикам с часов до минут.

• Data Quality & Monitoring — слой контроля качества и мониторинга пайплайнов. Валидация на входе, метрики и алерты — снизил число инцидентов с «битыми» данными на ~35%.

• Reinforcement Learning in Trading — RL-алгоритмы для финансовых рынков.
• Circadian Rhythm Analysis — анализ биологических ритмов.
• Drug Discovery ML — генеративные модели для предсказания молекулярных соединений.

• Гибридные системы детекции лиц (классические + нейросетевые подходы).
• Сегментация медицинских изображений для диагностики патологий.
• Видеоаналитика для промышленной безопасности.

• 🎓 Deep Learning School — МФТИ (2021–2022)
• 🧱 System Design — Karpov.Courses (2025)
• 🤖 Deep Learning Engineer — Karpov.Courses (2025)
• 👁️ Computer Vision — Karpov.Courses (2025)
• 🐳 Docker Administration — Karpov.Courses (2024)
• 📜 Дополнительные сертификаты

• Соискатель — Искусственный интеллект и машинное обучение · Финуниверситет (2026 — н.в.)
• Аспирантура — Теоретическая информатика и кибернетика · РУДН (2024 — 2025)
• Магистратура — Прикладная математика и информатика · Финуниверситет (2020 — 2022)
• Бакалавриат — Прикладная математика и информатика · Финуниверситет (2016 — 2020)

• Telegram: @ChayannDMWork
• Email: dima.veselow2011@yandex.ru
• GitHub: ChayannFamali
• Kaggle: dmitriyveselov