Михаил Юдельсон, к.т.н. & Ph.D.
myudelson.github.io/myudelson-ru/ Москва, Россия
О себе
Опытный специалист в data science, машинном обучении и методах искусственного интеллекта, имею степени кандидата технических наук и doctor of philosophy в информатике. Имею опыт руководства: разработкой решений, охватывающих миллионы пользователей, повышения эффективности вычислительных методов, улучшением интерфейса пользователя и процессов человеко-машинного взаимодействия. Ищу позицию руководителя в областях data science, аналитики и машинного обучения.
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.
- Научно-прикладные исследования высокого уровня. Соавтор 2 патентов США и 90+ статей; организовал 5 семинаров и 1 конференцию; выступил с 20+ докладами на научно-практических конференциях.
Опыт работы
myProse, стартап Carnegie Mellon University, США
сентябрь 2025 – по н.в.
главный технический директор
- Построение технологической инфраструктуры.
- Разработка стратегии вывода на рынок.
- Создание минимально жизнеспособного продукта.
Акын Автоматика, Россия
январь 2023 – по н.в.
основатель
- Построил рабочий процесс и инфраструктуру ИИ в издательской группе из 20 журналистов.
- Создал приложение аудио-видео обработки, что увеличило отдачу от работы команды клиента в 5 раз.
Chegg, Inc., США
январь 2022 – ноябрь 2024
staff-инженер по ИИ
- 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%.
- Координировал работу 20 экспертов по разметке данных для задач оценки качества функционирования ИИ.
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
тарший учёный-исследователь/старший разработчик отдела перспективных технологий
- Разработал вычислительную модель для ИИ продукта с траффиком 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 учёный-исследователь, 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
учёный-исследователь
- Оптимизировал выдачу материала для 0.5 млн. студентов/год, что сэкономило 37% времени учащихся.
- Возглавил межгрупповую работу по анализу данных 350 тыс. человек и создал вычислительный аппарат.
- Выступил брокером передачи 1 млрд. записей данных, провел 1000+ экспериментов по оценке сценариев.
Carnegie Mellon University, США
октябрь 2010 – февраль 2013
пост-док, 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, которая была использована в 20+ рецензируемых публикациях.
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.