4 000 

Степень Ph.D. по физической химии. Нанотехнологии, новые функциональные и полимерные материалы. Машинное обучение в продажах, CRM-системах и бизнес аналитике (BI). Устранение недопонимания в коммуникации между техническими ИТ-специалистами и бизнес менеджментом.


Описание

Здравствуйте, меня зовут Иван Любимов. Получил классическое физическое образование и учёную степень Ph.D. по физической химии. Ценю своё образование, потому что оно научило проникать в суть вещей. В естественных науках, которые относительно свободны от человеческих предрассудков, критерии истинны чаще основываются на объективной реальности и описываются с математической точностью. Это дисциплинирует и воспитывает непредвзятость – качество, которое порой так необходимо в гораздо более сложном, нелинейном, непредсказуемом мире человеческих отношений.

Горжусь, что за долгую исследовательскую деятельность мне довелось работать в одних из самых лучших научных коллективах и решать проблемы, которых никто, никогда до этого не решал.

С недавнего времени меня увлекло бурно развивающееся направление информационных технологий. Я решился на кардинальный шаг сменить вектор своей деятельности с чисто научного на практический в сфере информационных технологий. В ИТ я вижу уникальную для себя возможность заниматься более абстрактными вещами, чем я занимался до этого, но при этом более нужными и ощутимыми в повседневной жизни каждого человека. За последние 10 лет информационные технологии проникли практически во все сферы нашей жизни, делая её комфортнее, безопаснее и справедливее.

В данный момент меня интересуют все процессы, связанные с цифровыми данными, начиная от их сбора и хранения и заканчивая анализом и построением предсказательных моделей на основе машинного обучения, способных приносить реальную выгоду бизнесу. В ближайшую пару лет я планирую продолжить развиваться как data scientist и углубить свои знания в области отношений между продавцом и покупателем (CRM) особенно в малом и среднем бизнесе.

К сожалению, современные достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения остаются по большей части недоступными малому и среднему бизнесу. Я искренне верю, что плодами прогресса должны пользоваться все люди, тем более что сейчас для этого становиться всё меньше технологических препятствий.

Так как моя научная деятельность в области вычислительной молекулярной инженерии связана с компьютерными симуляциями и анализом больших массивов цифровых данных, я разбираюсь не только в своей предметной области, но и в информационных технологиях. Основной опыт в этом направлении я получил во время исследовательской работы в университете Чикаго, Институт молекулярной инженерии (pme.uchicago.edu). Имею опыт работы на одних из самых крупных научных компьютерных кластерах мира. Мои научные публикации имеют на данный момент 690 цитирований (h-index 14), и их количество продолжает расти.

За всю мою научную карьеру я ощущал некую отрешённость научного сообщества от остального мира. Проект Кругозор представляет для меня возможность внести свою лепту в донесении ценности научных методов и достижений людям, не связанным напрямую с наукой. В то время как учёные придумывают новые технологии, инженеры и программисты реализуют их, но именно предприниматели несут прогресс в массы на практике. Предприниматели, правильно оценивающие суть технологического новшества, могут эффективно использовать его для пользы людей и своей выгоды.

Буду рад пообщаться как на общие темы, так и обсудить конкретные, интересующие вас вопросы. Помогу разобраться что представляют из себя с научной точки зрения те или иные ноу хау в области нанотехнологий, новых функциональных и полимерных материалов. Отличить реальный научно-технический прорыв от раскрученного в медиа очередного «хайпа» английских учёных. Объясню простым языком, без лишних технических деталей и дам свою экспертную оценку о целесообразности ваших бизнес идей.

Так же помогу освободиться от вводящих в заблуждение стереотипов об искусственном интеллекте и машинном обучении. Можем порассуждать почему искусственный интеллект – не интеллект, а машинное обучение – не обучение, как мы его обычно понимаем.

Буду рад поделиться своим видением перспектив и обзором существующих практик использования машинного обучения в продажах, CRM-системах и бизнес аналитике (BI). Могу быть полезным в устранении недопонимания в коммуникации между техническими ИТ-специалистами и бизнес менеджментом.

Постараюсь быстро вникнуть в вашу проблематику, учесть особенности вашего бизнеса и предложить конкретные решения или рекомендации. Если вопрос выходит за рамки моего экспертного знания, сразу об этом скажу и порекомендую статьи, книги, веб ресурсы, а также назову специалистов, которые смогут быть вам полезны.

Privacy Preference Center