Башкатов Артем Борисович

Эксперт: Факультет компьютерных наук / Институт искусственного интеллекта и цифровых наук / Международная лаборатория биоинформатики

Начал работать в НИУ ВШЭ в 2024 году.

Полномочия / обязанности

Проведение исследований флипонов с применением подходов машинного обучения и глубинного обучения для изучения и выявления закономерностей между их расположением, последовательностью ДНК и различными омиксными данными.

Получение, обработка и подготовка исходных данных для тренировки моделей глубинного обучения, разработка архитектур моделей, ведение проекта и его описание в Github, написание текста статей, написание отчетов о научной работе.

Выполнение отдельных заданий в рамках решения задач исследования.

Oбразование

2021

Магистратура: Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова, специальность «Фармация», квалификация «Магистр»

2016

Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Биохимическая физика», квалификация «физик»

Профессиональные интересы

Машинное обучение в Биоинформатике анализ данных в биологии и медицине Python Data Science and Analytics

Опыт работы

Прошел курс переподготовки Data Science bootcamp от Яндекс Практикум - март 2024г.

Освоил основы следующих направлений:

- Исследовательский и статистический анализ данных с помощью Python; - Машинное обучение с учителем;

- Классический ML (RF, LGBM, CatBoost);

- Работа с временными рядами;

- Машинное обучение для текстов, (NLP, word2vec, BERT);

- SQL (на базе PostgreSQL);

- Компьютерное зрение (полносвязные и сверточные сети, Keras, LeNet, ResNet);

- Освоил работу с библиотеками pandas, numpy, sklearn, SHAP, phik, matplotlb, seaborn.

Опыт работы в сфере клинических исследований лекарственных препаратов с 2016 по 2023гг.

Проведение полного цикла исследований 1-3 фаз, а также био- и тер- эквивалентности в следующих областях: ХПН, ХОБЛ, COVID-19, ВИЧ, Гепатиты B/C, Множественная миелома, Мигрень, Системная красная волчанка.

- Навыки проведения презентаций и тренингов, в том числе на английском языке. - Проведение визитов оценки работы других специалистов для допуска их к самостоятельной работе.

- Участие в программе менторства и адаптации новых специалистов.

- Лауреат ежегодной награды компании PPD Development 'Superior Performance' за 2019, 2021 и 2022 года.

Стажировка в Инститите системной биологии и биоинформатики:

- Проводил мат. моделирование реакций каскада бета-амилоида для изучения болезни Альцгеймера.

- В дипломной работе занимался изучением и статистическим анализом корреляции расположения гистонов и раковых мутаций в генетическом коде с помощью статистических языков R и Perl.