Окончил механико-математический факультет МГУ с красным дипломом, работает в НИУ ВШЭ с 2011 года, из них 5 лет в должности заместителя руководителя департамента анализа данных и искусственного интеллекта (2012–2016), м.н.с в ПОМИ РАН, работает по исследовательским проектам в области компьютерного зрения, обработки текстов и рекомендательных систем с Samsung, Huawei, Сколтехом. С 2020 присоединился к команде VK Образование в лице Программного директора Академии больших данных MADE.

Автор более 170 научных публикаций по машинному обучению, анализу алгоритмов, автор нескольких книг, в том числе бестселлера «Глубокое обучение», а также создатель авторских курсов по машинному обучению, глубокому обучению и другим разделам Computer Science в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour Space University.

Преподаватель кафедры математической статистики и случайных процессов мехмата МГУ.

Написал книгу «Наглядная математическая статистика» (7-е издание вышло в 2019 году) и перевел с английского учебник К. Л. Чжун, Ф. АитСахлиа «Элементарный курс теории вероятностей. Стохастические процессы и финансовая математика». Написал более 50 научных статей, консультировал и исследовал данные для 20 кандидатских и 4 докторских диссертаций по медицине, участвовал во множестве прикладных исследований для коммерческих компаний и некоммерческих организаций.

Профессор-исследователь Факультета компьютерных наук департамента больших данных и информационного поиска. Член Ученого совета НИУ ВШЭ.

Заведующий Лабораторией компании Самсунг, Центра глубинного обучения и байесовских методов.
Эксперт в области байесовских и нейробайесовских методов машинного обучения. Автор более сотни научных статей.

Закончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Сейчас руководит группой машинного обучения Почты и Облака в VK. Эксперт в обработке больших данных, построении высоконагруженных систем, компьютерном зрении, обработке текстов, а также защите пользователей от спама и взломов. Работал над такими продуктами VK как Почта, Облако, Artisto и Vision.

Дмитрий закончил Санкт-Петербургский Государственный Университет в 2004 году. В 2007 защитил кандидатскую по формально-логическим методам. Почти 9 лет проработал в аутсорсинге, не теряя контакта с университетом и научной средой. Сейчас Дмитрий работает управляющим директором по развитию платформы рекомендательных систем дивизиона Массовая персонализация Сбербанка — это возможность совместить научный фундамент и теоретическую подготовку с разработкой реальных продуктов.

Соавтор и преподаватель специализации «Машинное обучение и анализ данных» на Coursera, создатель курса «Data Mining in Action». Ранее — Chief Data Scientist в «Яндекс. Такси», также работал в Yandex Data Factory и ABBYY. В данный момент работает Chief Data Scientist в МТС.

На протяжении 10 лет Алексей получал практический опыт на реальных задачах таких компаний, как Amazon AWS, Yandex, Rambler. Руководит совместным с «Яндекс» международным проектом «Big Data for Data Engineers» и является экспертом АСИ, а также Founder & СEO в BigData Team.

Имеет обширный преподавательский опыт ML / Big Data / CDO в вузах и курсах (МГУ, ВШЭ, МФТИ, ШАД, Harbour Space University, Университет НТИ 20.35).

Руководитель направления в Сбербанке. Отвечает за полный жизненный цикл разработки, тестирования и деплоя нескольких систем для расчета корпоративно-инвестиционных рисков. Участвует в составлении учебного плана на кафедре СберТеха в МФТИ, преподает курсы по Java и по распределенным системам.

Закончил механико-математический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова и защитил кандидатскую диссертацию. Прошел путь от программиста до руководителя группы разработки технологий извлечения онтологической информации из текстов на естественном языке в компании ABBYY. Сейчас работает над гео-проектами в «Яндекс.Такси», подключением беспилотного такси, подсказками адресов пользователю и рядом других задач сервиса заказа такси.

Имеет обширный преподавательский опыт в образовательном проекте «Технопарк», Московском Физико-Техническом Институте, ABBYY.