Образец резюме data scientist

Александр Дьяконов
Александр Дьяконов

Образец составлен на примере Александра Дьяконова — №1 мирового рейтинга Kaggle (2012), доктора физико-математических наук, двадцать лет профессора ВМК МГУ, ныне Head of Research в VK AI.

Об эксперте

Учебный пример: собран по открытым данным о карьере и оформлен в шаблоне Resumiq. Не является настоящим документом этого человека, контакты вымышленные.

Data Scientist

+7 (495) 555-47-56 · alexander.dyakonov@example.com

Москва, Россия

Офис, Гибрид

Профиль

Data scientist мирового уровня: №1 глобального рейтинга Kaggle (2012) — первым из российских специалистов возглавил главную соревновательную платформу машинного обучения. Доктор физико-математических наук, профессор РАН; двадцать лет на факультете ВМК МГУ — от ассистента до профессора кафедры математических методов прогнозирования, признан лучшим ИТ-преподавателем России (2014). Руководит исследованиями в VK AI; до этого — академический руководитель направления Data Science Центрального университета. Главный тренер сборной российских школьников, ставшей первым чемпионом Международной олимпиады по искусственному интеллекту (IOAI-2024). Автор «Анализа малых данных» — одного из главных русскоязычных блогов о машинном обучении.

Опыт работы — 23 года 6 месяцев

VK
VK AI· Направление искусственного интеллекта VK: исследования и ML-продукты экосистемы.
Руководитель исследований (Head of Research)
2025 — настоящее время · 1 год 6 мес
  • Руководство исследовательской командой: постановка научной повестки в машинном обучении, исследования моделей для продуктов экосистемы, взаимодействие исследований с продуктовыми командами, научное менторство инженеров и учёных, представление компании в академическом сообществе
  • Выстраивает мост между академической наукой и промышленным ML: исследовательская повестка направлена на продуктовые задачи экосистемы с сотнями миллионов пользователей. Параллельно — член международного научного комитета Олимпиады IOAI-2025

Исследовательская команда · экосистема VK

ЦЕ
Центральный университет· Новый технологический университет, созданный при поддержке крупнейших компаний России.
Академический руководитель направления Data Science
2023 — 2025 · 2 года
  • Проектирование образовательного направления Data Science с нуля: программы бакалавриата и магистратуры, привлечение преподавателей-практиков из индустрии, стандарты курсов по машинному обучению и анализу данных, связка учебных задач с реальными кейсами компаний-партнёров
  • Собрал академическое направление нового университета и вывел его на уровень национальной витрины: студенты и школьники под его тренерством выиграли первую Международную олимпиаду по искусственному интеллекту (IOAI-2024) — Россия стала первым чемпионом мира по ИИ среди школьников

Направление университета · чемпионы IOAI-2024

МГ
МГУ им. М. В. Ломоносова· Факультет вычислительной математики и кибернетики — ведущая школа компьютерных наук страны.
Ассистент → доцент → профессор кафедры математических методов прогнозирования
2003 — 2023 · 20 лет
  • Преподавание и наука двадцать лет: курсы машинного обучения, анализа данных и прикладной статистики, научное руководство дипломниками и аспирантами, исследования в области алгебраических методов классификации, публикации, работа в диссертационных советах. Параллельно — соревновательный data science и практические ML-проекты
  • Доктор физико-математических наук (2010), профессор РАН. №1 мирового рейтинга Kaggle (2012): победы и призовые места в десятках международных соревнований по машинному обучению. Лучший ИТ-преподаватель России (2014)
  • Курсы и конспекты стали учебной классикой, а блог «Анализ малых данных» — настольным чтением русскоязычных data scientists. Прошёл в альма-матер весь путь — от ассистента до профессора
  • Воспитал поколение специалистов, работающих в ведущих ИТ-компаниях страны

20 лет · Kaggle №1 мира · поколение учеников

Навыки

Машинное обучение: полный цикл моделированияPython, ML-стек (scikit-learn, градиентный бустинг)Глубокое обучение и нейронные сетиАнализ данных и разведочный анализ (EDA)Прикладная статистика и прогнозированиеСоревновательный data science (Kaggle)Feature engineeringПостановка и руководство ML-исследованиямиОбучение и менторство data scientists
Научные публикации и рецензированиеВедение профессионального блогаПодготовка олимпиадных сборных по ИИ

Русский (Родной) · Английский (C1 — Advanced)

Образование

МГУ им. М. В. Ломоносова
Факультет вычислительной математики и кибернетикиСпециалист, Диплом с отличием2001
МГУ им. М. В. Ломоносова
Доктор наук, Физико-математические науки2010

Дополнительно

О себе

Люблю соревноваться с собой — с другими выиграть или проиграть невозможно, а с собой интереснее. В Kaggle меня привело любопытство: проверить, работают ли университетские методы на чужих грязных данных. Оказалось — работают, если не верить ни одной строчке данных на слово. Этому и учу: сначала посмотри на данные глазами, потом строй модель.

Что дальше

Это резюме сделано в Resumiq

Помогаем соискателям подать свой опыт так, чтобы рекрутер увидел ценность за первые секунды просмотра. Без выдумок и приписок — только переупаковка реальных фактов карьеры.

Сделать себе такое резюме