Илья Семенков

к.ф.-м.н., исследователь ИИ и машинного обучения

Скачать PDF резюме
Фотография профиля Илья Семенков

Ключевые факты

  • Исследователь в области ИИ и машинного обучения с опытом более 5 лет в работе с данными о мозговой активности (ЭЭГ/МЭГ/фМРТ/ЭКоГ), компьютерным зрением и мультимодальным обучением.
  • Веду техническую реализацию по всему исследовательскому циклу - от разработки моделей и анализа данных до воспроизводимых пайплайнов и публикаций в журналах Q1 и на конференциях уровня CORE A/A*.
  • Публикую датасеты, инструменты и код в открытом доступе, чтобы результаты можно было воспроизводить, а другие исследователи могли использовать их как основу для дальнейшей работы.
  • Участвую в организации научных инициатив, включая международные соревнования, конференции и вношу свой вклад в программы летних школ и образовательных курсов.
  • Курирую студентов и младших исследователей, совмещая наставничество с принятием ключевых технических решений по архитектуре моделей и оценке в ряде проектов.

Исследовательские направления

Машинное обучение для анализа мозговых данных и биосигналов

Разработка ML-решений полного цикла для ЭЭГ/МЭГ/фМРТ/ЭКоГ и других биосигналов, включая декодирование, обучение представлений и оценку моделей с учетом ограничений реальных данных.

Foundation-модели для ЭЭГ Безопасное картирование речи в нейрохирургии BCI и управление по биосигналам Компактные интерпретируемые декодеры Отслеживание мозговых сигналов в реальном времени Цифровой двойник ЭЭГ-фМРТ Выделение компонент в ЭЭГ/МЭГ Выявление аномалий коры по МРТ

Мультимодальное обучение представлений и согласование модальностей

Обучение представлений и согласование между языком, аудио, изображениями и сигналами мозга, включая задачи сопоставления, совместного анализа и работу с эмбеддингами.

Сопоставление LLM и мозговой активности в языковых задачах Генерация изображений по фМРТ Компактные интерпретируемые декодеры Цифровой двойник ЭЭГ-фМРТ

Компьютерное зрение: датасеты, бенчмарки и устойчивые пайплайны

Проекты на стыке вычислительной фотографии и компьютерного зрения, включая разработку датасетов, бенчмарков и надежных пайплайнов анализа изображений.

Масштабные бенчмарки для оценки освещения Надежная визуальная локализация без опоры на RGB

Интерпретируемое машинное обучение и модели правил принятия решений

Разработка интерпретируемых моделей, в которых структура принятия решений остается явной, управляемой и устойчивой в прикладных сценариях.

Интерпретируемые модели принятия решений Компактные интерпретируемые декодеры Foundation-модели для ЭЭГ Выделение компонент в ЭЭГ/МЭГ

Актуальный опыт

Научный сотрудник - Институт искусственного интеллекта AIRI

Младший научный сотрудник (2021-2024); Научный сотрудник (2025-По настоящее время)

  • Отвечаю за ML-методологию в исследовательских проектах: формулирую задачи, проектирую модели, определяю базовые модели для сравнения, схему оценки и план абляционных экспериментов.
  • Разрабатываю исследовательские пайплайны и провожу эксперименты, которые ложатся в основу публикаций, с упором на воспроизводимость, устойчивость результатов и содержательный анализ.
  • Участвую в подготовке статей на всех этапах работы: реализую методы, ставлю дополнительные эксперименты, разбираю ошибки и дорабатываю текст по итогам ревью.
2021-По настоящее время Москва, Россия
Научный сотрудник - НИУ ВШЭ
  • Помогаю коллегам из смежных областей переводить научные вопросы в корректно поставленные ML-задачи и выбирать способ их проверки на данных.
  • Веду техническую ML-часть совместных проектов: участвую в выборе архитектур, проектировании экспериментов и проверке качества результатов.
  • Курирую студентов и младших исследователей в дипломах, стажировках и проектной работе, помогая уточнять задачу, проверять реализацию и разбирать полученные результаты.
2023-По настоящее время Москва, Россия
Научный консультант - Университет ИТМО
  • Консультирую магистерские исследования в области ИИ и машинного обучения: помогаю сформулировать исследовательские вопросы, выстроить методологию и продумать оценку результатов.
  • Проверяю эксперименты, результаты и текст диссертаций, чтобы доводить проекты до цельной и технически убедительной финальной версии.
2024-По настоящее время Москва, Россия

Предыдущий опыт

  • Стажер-исследователь - НИУ ВШЭ | 2020-2021 | Москва, Россия
  • Учебный ассистент - НИУ ВШЭ | 2017-2021 | Москва, Россия
  • Стажер-исследователь - Институт проблем передачи информации РАН | 2020-2021 | Москва, Россия

Навыки

Экспертиза Глубокое обучение | Обучение представлений | Мультимодальное обучение | Нейровизуализация (ЭЭГ, МЭГ, фМРТ, ЭКоГ) | Интерпретируемое машинное обучение | Компьютерное зрение
Технологии Python | PyTorch | Git | Linux | Slurm
Языки Английский (свободно) | Русский (родной)

Образование

  • Аспирантура (кандидат физико-математических наук), Информатика и вычислительная техника, НИУ ВШЭ (2021-2025)

    Диссертация: "Нейросетевые методы декодирования мультимодальных данных нейровизуализации"

  • Магистратура, Прикладная математика и информатика, НИУ ВШЭ (2019-2021)
  • Бакалавриат, Государственное и муниципальное управление, НИУ ВШЭ (2015-2019)