• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Владение языками
английский
русский
Контакты
Телефон:
+7(495) 772-9590 *22051
Электронная почта:
Адрес: Кочновский пр., д. 3, каб. 520
Время консультаций: четверг: 18:10-19:40
Расписание
SPIN РИНЦ: 5822-2814
ORCID: 0000-0002-1493-0319
ResearcherID: K-8856-2015
Scopus AuthorID: 57000388300
Google Scholar
Руководитель
Устюжанин А. Е.
Версия для печати

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Борисяк Максим Александрович

  • Начал работать в НИУ ВШЭ в 2015 году.

Образование

  • 2015

    Магистратура: Московский физико-технический институт, факультет: ФУПМ, специальность «Прикладные математика и физика»

  • 2013

    Бакалавриат: Московский физико-технический институт, факультет: ФУПМ, специальность «Прикладные математика и физика»

Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)
Категория "Новые исследователи" (2016-2017)

Обучение в аспирантуре

3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Система обработки данных для космической обсерватории на основе мобильных телефонов для наблюдения за космическим излучением ультра-высоких энергий
Научный руководитель: Устюжанин Андрей Евгеньевич

Учебные курсы (2017/2018 уч. год)

Учебные курсы (2016/2017 уч. год)

Machine Learning and Data Mining (Магистратура; где читается: Факультет компьютерных наук; программа "Науки о данных"; 2-й курс, 1, 2 модуль)Анг

Учебные курсы (2015/2016 уч. год)

Публикации24

Конференции

  • 2016

    22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, CHEP 2016 (San Francisco). Доклад: Muon trigger for mobile phones

  • 22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, CHEP 2016 (San Francisco). Доклад: Numerical Optimization for Fast Track Finding Based on the Artificial Retina Algorithm

  • 22nd International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics, CHEP 2016 (San Francisco). Доклад: Towards automation of data quality system for CERN CMS experiment

  • 2014
    57 научная конференция МФТИ (Долгопрудный). Доклад: Применение генетических алгоритмов для эффективного решения задачи навигации

Гранты

Подана заявка на "Конкурс 2016 года инициативных научных проектов, выполняемых молодыми учеными (Мой первый грант)"


Опыт работы

March 2015 — present
Junior researcher, part-time,
National Research University — Higher School of Economics,
department of Computer Science,
Laboratory of Methods for Big Data Analysis


Participation in teaching: deliver lectures on Big Data technologies and Machine Learning. Main responsibility is collaboration of the laboratory and Yandex scientific group with the CRAYFIS project — responsible for massive data analysis and processing pipeline.


October 2014 — March 2015
Researcher, part-time,
Retail Rocket


The company provides recommender systems as a service. Was responsible for research in the area and massive data analysis. Developed a number of improvements for the current system, supported migration to the Spark (Scala) ecosystem, played the key role in development of long-term research strategy for the company. The main achievement is an algorithm for short-term user interest detection based on information theory and the corresponding recommender algorithm, which was one of the main company’s marketing advantages at the time. Was offered the position of the research leader.


July 2012 — June 2013
Junior researcher, part-time,
DATADVANCE.


The company provides Machine Learning and optimization software for engineering. The main product is pSeven platform — dataflow engine powered by a number of state-of-art algorithms. My responsibilities included wide range of tasks from software development (C++/Python) to application of Machine Learning to particular optimization tasks (based on the company products) and research in static dataflow analysis (main responsibility). The main result is theoretical algorithms for validation and optimization of dataflows for execution in homogeneous computing environment (clusters, clouds). The Bachelor’s dissertation is based on this research.

Расписание занятий на сегодня

Полное расписание

Руководитель коллаборации LHCb (CERN) выступил на семинаре LAMBDA

2 октября прошел семинар лаборатории LAMBDA по теме «Актуальные задачи физики высоких энергий и подходы машинного обучения», на котором специальный гость Giovanni Passaleva, руководитель коллаборации LHCb (CERN), представил актуальные задачи экспериментов Большого Адронного Коллайдера в целом и LHCb в частности.

Third Machine Learning Summer School Held in UK

On July 17-23 the Third Machine Learning summer school organized by Yandex School of Data Analysis, Laboratory of Methods for Big Data Analysis at the National Research University Higher School of Economics and Imperial College London was held in Reading, UK. 60 students, doctoral students and researchers from 18 countries and 47 universities took part in the event.

Третья летняя школа по машинному обучению в физике высоких энергий

С 17 по 23 июля факультет компьютерных наук совместно со Школой анализа данных Яндекса и Имперским колледжем Лондона провел III Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» (“Machine Learning in High Energy Physics”) в университете Рединга (Великобритания). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из 18 стран и 47 университетов.

Факультет компьютерных наук займется корпоративным обучением

На факультете компьютерных наук создан Центр непрерывного образования, который, помимо традиционных программ дополнительного образования, будет заниматься  корпоративным обучением сотрудников компаний.