Дмитрий Сафонов, Data Science Team Lead в Яндекс

Привет! Я Дима, руковожу ML-командой в антифроде Яндекс Рекламы. Мы разрабатываем ML-алгоритмы для борьбы с мошенничеством и обрабатываем все рекламные транзакции Яндекса. Преподаю продвинутый ML-курс в Balun Courses. Сегодня я немного расскажу о себе, с чего начинал и как продвигался в специальности.

Я родился и вырос в Санкт-Петербурге. В школе (ПФМЛ № 239) увлекался физикой, а вот с информатикой отношения не задались — в аттестате у меня стояла тройка. Тогда я даже пообещал себе, что программированием заниматься не буду. Казалось, это точно не мое.
После школы я поступил в СПБАУ НОЦНТ РАН (сейчас — Академический университет им. Ж. И. Алферова) на физика. Первые два курса прошли в погружении в мир физических законов и экспериментов. Но потом я перевелся в СПБГЭУ на прикладную математику. Именно там все начало меняться.

Помню одно лето после первого курса. Я искал подработку — и нашел место в колл-центре. В то же время мои знакомые-программисты уезжали на стажировки в Google и Meta. Это стало для меня своеобразным звоночком: «А не стоит ли что-то изменить?»

Постепенно я увлекся математическим программированием, задачами оптимизации и машинным обучением. Во время учебы я:

• работал на кафедре прикладной математики над задачами оптимизации;
• вел курсы в университете и в центре «Бруноям».

Это был важный этап — я начал на практике применять знания и делиться ими с другими. В моей семье уже три поколения педагогов, я чувствовал себя достаточно органично в роли преподавателя.

Чтобы систематизировать знания и выйти на новый уровень, я поступил в Computer Science Center (JetBrains), где изучал Data Science и Computer Science.

Следующим шагом стала стажировка в Яндексе. Там я работал над навыками для Алисы — это был хороший опыт погружения в реальные IT-проекты крупной компании.

После стажировки я перешел в хедж-фонд Quantum Brains Capitals. Здесь мне пригодились все навыки, которые я накопил за годы учебы и работы:

• программирование;
• математические методы;
• стрессоустойчивость;
• умение решать нетривиальные задачи.

Моя работа заключалась в построении и развитии ML-контура для торговых роботов, прогнозов и контроля рисков. Я буквально наблюдал из первых рядов за взлетами и падениями рынков.
Один из самых запоминающихся моментов — крах биржи FTX. Мы занимались кросс-биржевым арбитражем и активно работали за день до закрытия биржи, несмотря на тревожные новости. Когда биржа заблокировалась, без сложностей не обошлось, но это опыт — принимать решения в экстремальных условиях.

С 2023 года я работаю в Яндексе. Сейчас моя задача — развивать сервисы антифрода рекламы. Рынок рекламных мошенников не стоит на месте: они постоянно придумывают новые схемы, а мы, аналитики и ML-специалисты, ведем с ними непрерывную гонку. Это требует постоянного обучения, креативности и глубокого понимания технологий.

Сегодня я руковожу ML-командой. Кроме технической экспертизы, нужно уметь выстраивать процессы, мотивировать коллег, находить баланс между амбициозными целями и реальными возможностями.

Конечно, работа — это не все! Нужно от нее отвлекаться, мне в этом помогают путешествия, спорт и книги. Еще со школы люблю путешествовать с рюкзаком. Был на Камчатке и Соловецких островах — эти поездки заряжают энергией и дают возможность посмотреть на жизнь под другим углом. Увлекаюсь сноубордингом и единоборствами, думаю летом попробовать себя в кайтсерфинге.