Михаил Юдельсон, к.т.н. & Ph.D.
myudelson.github.io/myudelson-ru/ Москва, Россия
О себе
R&D-лидер с 16-летним международным опытом в сферах Data Science, Machine Learning и ИИ. Обладатель уникальной комбинации академической экспертизы (кандидат технических наук РФ, PhD USA) и подтвержденного бизнес-опыта создания ИТ-продуктов для миллионов пользователей. Специализируюсь на коммерциализации сложных научных разработок, построении высокоэффективных дата-пайплайнов, внедрении генеративного ИИ и управлении кросс-функциональными командами инженеров и аналитиков.
Ключевые достижения
- Разработка дата-пайплайнов и систем машинного обучения. Внедрил решение бизнес-аналитики и генеративного ИИ в компании Chegg, Inc., повысившее эффективность критического компонента на 11%.
- Стратегическое управление продуктами. Разработал диагностическую модель в ACT, Inc., которая удвоила использование нового пользовательского приложения.
- Международный R&D эксперт. Соавтор 2 ИИ-патентов США и публикаций в ведущих мировых научных изданиях. Спикер отраслевых конференций, конвертировавший разработки в ИТ-продукты.
Опыт работы
Акын Автоматика Консалтинг, Россия
январь 2023 – по н.в.
технический директор (СТО)
- • Возглавил разработку и внедрение ИИ-инфраструктуру обработки данных, автоматизировал производство контента.
- Организовал разработку приложения аудио-видео обработки, что увеличило отдачу команды клиента в 5 раз.
myProse, консалтинговый проект, США
сентябрь 2025 – июнь 2026
технический советник
- Построил технологическую инфраструктуру стартапа.
- Разработал стратегию вывода на рынок (go-to-market).
- Организовал разработку и успешный запуск MVP (минимально жизнеспособного продукта).
Chegg, Inc., США
январь 2022 – ноябрь 2024
ведущий эксперт по ИИ (staff AI engineer)
- Разработал сервис генерации, дополненной поиском, разработал и выполнил 20+ аналитических экспериментов.
- Выполнил тонкую настройку ИИ гибридного поиска в тексте, что повысило эффективность работы продукта, обслуживающего 10 тыс. пользователей/день на 11%.
- Руководил кросс-функциональной командой (инженеры, аналитики, эксперты по разметке данных) в рамках создания систем оценки качества ИИ моделей.
BrainPOP, США
апрель 2021 – июнь 2022
principal-инженер по ИИ
Руководил разработкой информационной системы машинного обучения/ИИ для оценки ответов на естественном языке.
ACT, Inc., США
июль 2017 – апрель 2021
старший учёный-исследователь/старший разработчик отдела перспективных технологий
- Разработал вычислительную модель для ИИ продукта с трафиком от 100 тысяч студентов в месяц.
- Разработал методику выбора алгоритма моделирования, вошедшей в выданный патент США.
Carnegie Mellon University, США
январь 2016 – май 2017
проектный инженер, институт изучения вопросов человеко-машинного взаимодействия
- Координировал работу по масштабированию ИИ-детекторов настроения для работы с 60 млн. записей.
- Выступил соавтором работ по созданию человеко-машинного репетитора (процитирована 20+ раз).
Carnegie Learning, Inc., США
март 2013 – январь 2016
инженер-исследователь
- Оптимизировал выдачу материала для 0.5 млн. пользователей/год, что сэкономило 37% времени.
- Возглавил межгрупповую работу по анализу данных 350 тыс. человек и создал вычислительный аппарат.
- Организовал процесс миграции и интеграции сверхбольшого массива данных (1 млрд. записей), провел 1000+ аналитических экспериментов.
Carnegie Mellon University, США
октябрь 2010 – февраль 2013
ст. научный сотрудник, институт изучения вопросов человеко-машинного взаимодействия
- Разработал, апробировал и опубликовал новый подход к моделированию процесса усвоения знаний и адаптации обучения (публикация получила 600+ цитирований).
- Разработал первую open-source библиотеку для построения байесовских моделей на данных до 1 млрд. записей.
Образование
University of Pittsburgh
2004-2010
доктор философии (doctor of philosophy) в информатике (Information Science), с отличием
Диссертация: Построение сервисов персонализации для адаптивных систем.
Ивановский Государственный Энергетический Университет, Россия
2001-2004
кандидат технических наук, системы автоматизации проектирования (05.13.12), с отличием
Диссертация: Разработка моделей и методов опережающего обучения систем атоматиации проектирования.
Ивановский Государственный Энергетический Университет, Россия
1996-2001
инженер-системотехник, системы автоматизации проектирования, с отличием
Навыки
Программирование
Python, C/C++, Java, SQL, R, Matlab, Shell script, GNU AWK.
Тенические решения
AWS (RedShift, DynamoDB Sage Maker), Docker, Terraform, PyTorch, TensorFlow, Postman, CI/CD, CNN, RNN, JIRA, Confluence.
Методы
Статистический анализ, оценка моделей, data science и построение моделей, обработка информации на естественном языка (NLP), deep learning, SaaS, обработка аудио- и видеосигналов, транскрибация речи, анализ образовательных данных, моделирование поведения пользователей, A/B-тестирование.
Гибкие навыки
Адаптивность, сотрудничество, коммуникация, принятие решений, эмоциональный интеллект, лидерство, системное решение задач.