Михаил Шмонов

Технический директор ООО Метаментор
 
Специалист с более чем 7 опытом в области машинного обучения и искусственного интеллекта, с успешно реализованными 30+ проектами.
Обладает опытом преподавания ML-курсов в НИУ ВШЭ на факультете компьютерных наук, а также опытом работы в ведущих IT-компаниях России: Яндекс, Сбер, ВТБ, RUBBLES. Имеет красный диплом бакалавра по прикладной математике и магистра по финансовым технологиям и анализу данных (НИУ ВШЭ), прошёл двухлетнюю дополнительную программу по экономике. Участник управленческих курсов McKinsey (лидерство и эффективный менеджмент).
Автор двух научных публикаций, призёр хакатонов и олимпиад, финалист бизнес-инкубатора НИУ ВШЭ.
 
2023 — настоящее время
Технический директор (CTO) в компании MetaMentor, специализирующейся на разработке генеративных моделей искусственного интеллекта.
Реализованы проекты по генерации изображений на основе текстовых описаний, созданию голосовых и текстовых чат-ботов, а также рекомендательных
систем для видеоконтента. Основной фокус — внедрение кастомных ИИ-решений в прикладные бизнес-сценарии.
 
2022 — 2023 Старший специалист по данным в Яндексе. Участвовал в разработке рекомендательной системы для Яндекс.Маркета, алгоритмов краткого изложения
новостей для Яндекс.Браузера, а также персонализированных систем поиска и новостной выдачи для аудитории в Казахстане.
 
2021 — 2022 Руководитель команды (тимлид) в подразделении клиентской аналитике Rubbles. Осуществлялось управление проектами по созданию
персонализированных витрин и поисковых систем в онлайн-ритейле, многоканальных коммуникационных платформ для фармацевтических компаний и
международных поисковых решений на 53 языках.
 
2020 — 2021 Старший аналитик данных в банке ВТБ в департаменте уникальных моделей машинного обучения. Разрабатывались аналитические инструменты для
оценки влияния технологий на капитализацию компаний, алгоритмы суммаризации финансовых новостей и системы распознавания именованных
сущностей в медийных источниках.
 
2018 — 2020 Дата-сайентист в исследовательском отделе компании Neurotrend (резидент Сколково). Выполнялись научно-исследовательские работы в области
нейрофизиологических данных: распознавание эмоций, классификация памяти и выявление артефактов.
 
Окончил Высшую школу экономики (ВШЭ) с отличием по двум направлениям:
Бакалавриат: Прикладная математика (2016–2020), средний балл — 8.6/10
Магистратура: Финансовые технологии и анализ данных (2020–2022), средний балл — 9.1/10
Дополнительно он прошёл ряд престижных курсов, включая программу McKinsey & Company по функциональному менеджменту, курс по лоббированию
(GR), а также Data Science-майнор от ВШЭ и Яндекса.