3.7 KiB
| content_type | name | id | image | language |
|---|---|---|---|---|
| magprog_mentor | Ефанов Андрей Александрович | Efanov | images/mentors/Efanov.jpg | ru |
Организация
Tinkoff
Биография
Бакалавриат, Магистратура НИУ “МЭИ” по направлению “Прикладная математика и информатика” НИУ “МЭИ”. Аспирантура НИУ “МЭИ” по направлению “Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей”. Работаю над диссертацией в областях моделей вычислений и формальной верификации сложных распределённых программ.
До Tinkoff я успел поработать в компании AAM Systems, где разрабатывал интеграцию распределённой СКУД с пожарным и охранным биометрическим оборудованием. Для этого также развивал FFI-фреймворк JNR-FFI, использующийся в JRuby.
На протяжении первых 2 лет в Tinkoff я работал Аналитиком в разных проектах, благодаря чему научился управлению проектами с разной спецификой: классическая разработка, ML, операционных.
Сейчас в Tinkoff я в роли технического лида руковожу разработкой бекенда Helicopter — корпоративной web-based IDE для анализа данных с помощью интерактивных ноутбуков (а-ля Jupyter Notebook или Apache Zeppelin).
Помимо этого я являюсь Старшим преподавателем в НИУ “МЭИ”, где преподаю различные курсы по Computer Science, среди которых Теоретические модели вычислений, а также консультирую студентов по научной работе.
Направление исследований
- Распределённые средства разработки ПО.
- Средства динамического и статического анализа исходного кода.
- Средства формальной верификации программ.
- Разработка DSL.
Требования к студентам
- Базовые знания одного из языков программирования: Kotlin, Java, Python, C++.
- Знание SQL.
- Знание структур данных и понимание трудоемкости алгоритмов.
- Понимание клиент-серверного взаимодействия программ.
- Интерес к области анализа исходного кода.
Особенности работы
Студентам предлагаем разработать сервис автодополнения SQL-кода (automatic code completion) на основе Language Server Protocol. Система должна быть расширяема новыми диалектами SQL, а также бережно интегрироваться с системами-источниками данных, собирая метаданные о схемах хранения из Data Catalog (например, LinkedIn DataHub).