Андрей Урусов – аспирант Чувашского государственного университета. Андрей больше года работает в научной группе Optimal control in Decentralized Finance («Оптимальный контроль в децентрализованных финансах»). В 2016 году окончил бакалавриат и вошел в 100 лучших выпускников Чувашского госуниверситета, в 2018 году окончил магистратуру ЧувГУ.

– Андрей, почему ты выбрал именно эту профессию, что повлияло на твой выбор, и чем ты сейчас занимаешься?

– Мне всегда нравилась математика, учился в лицее № 3 г. Чебоксары, окончил  бакалавриат и магистратуру факультета прикладной математики, физики и информационных технологий, в настоящее время учусь там же в аспирантуре. Более семи лет я занят в финансовом секторе: работал в НПФ, Центральном банке РФ, в ведущих банках страны (продолжаю и по сей день). Моделирование и количественная оценка рисков является моей основной профессиональной областью деятельности.

– Расскажи про свою работу в научной группе Optimal control in Decentralized Finance.

– Научная группа, в которую я вхожу, является частью Фонда содействия развитию науки «Институт «Вега». Это совместный проект МГУ им. М.В. Ломоносова и Группы ВТБ для поддержки и развития школы финансовой математики в РФ.

Среди основных направлений деятельности фонда, в том числе, есть программы открытых спецкурсов, записаться на которые может каждый желающий, летние школы и конференции, посвященные финансовой математике. Это абсолютно уникальные события, в которых принимают участие ведущие ученые с мировым именем.

На собственном примере советую студентам, аспирантам и всем, кому интересна финансовая математика, узнать больше о проектах «Веги». Будучи аспирантом, в прошлом году я прошел отбор и присоединился к научной группе, специализирующейся на децентрализованных финансах (Decentralized Finance – DeFi). На мой взгляд, это направление сочетает актуальность и перспективы для всестороннего профессионального и научного роста. Децентрализованные финансы сегодня – одна из наиболее динамично развивающихся областей, которая формирует новую финансовую парадигму, и работа в группе позволяет получить уникальные знания и навыки практически с нуля.

В рамках работы научной группы было подготовлено исследование с анализом свойств децентрализованной биржи, полученные результаты оформлены в статью и приняты к публикации в тематическом журнале Q1 «BCRA: Blockchain research and applications». Этот журнал, в силу молодости области исследований, один из немногих, фокусирующихся на тематике блокчейна и децентрализованных финансов. Публикация выдержала строгий конкурентный отбор, и мы получили приглашение выступить с очным докладом по теме подготовленной статьи на конференции BCRA 2024, прошедшей в июле этого года в городе Ханчжоу, Китай. На конференции выступали коллеги со всего мира, в том числе из команды известного канадско-российского программиста, сооснователя проекта Ethereum Виталика Бутерина – сложно недооценить подобный опыт. В данный момент мы продолжаем свое исследование, ожидаем публикацию в журнале до конца этого года. Также опубликован препринт статьи под названием «Backtesting Framework for Concentrated Liquidity Market Makers on Uniswap V3 Decentralized Exchange».

– Как давно ты занимаешься наукой, и что тебя в нее привело?

– Научными исследованиями заинтересовался при работе над темой дипломной работы в бакалавриате под руководством декана факультета Александра Юрьевича Иваницкого. Это было первое увлекательнейшее погружение в исследование одного из методов решения некорректно поставленных задач, работу над которым мы продолжили в магистратуре. Я очень благодарен Александру Юрьевичу за то, что он сумел привить мне интерес к академическим исследованиям. Мое участие в научной группе по децентрализованным финансам происходит в свободное от работы и учебы в аспирантуре время. В аспирантуре под руководством Михаила Витальевича Киселева я работаю над разработкой методов обучения импульсных нейронных сетей (ИмНС), эффективных для реализации на перспективных нейропроцессорах – это крайне перспективное направление для исследований. ИмНС становятся все более популярными благодаря своим полезным преимуществам, таким, как энергоэффективность, масштабируемость и возможность взаимодействия с динамической асинхронной средой, в отличие от некоторых классических нейронных сетей. Я очень рад, что есть уникальная возможность заниматься данной темой в стенах университета.

– Какими достижениями и успехами можешь поделиться?

– В 2016 году вошел в 100 лучших выпускников ЧувГУ, награжден памятным значком. Мне в этом помогла отличная учеба, участие в студенческих конференциях с темой моего текущего исследования (во время четвертого курса было две конференции в которых я занял 2 и 1 места), в олимпиадах. Например, участвовал в Открытой Поволжской математической олимпиаде студентов, приуроченной ко дню рождения Н.И. Лобачевского.

– Чем для тебя стало студенчество?

– Студенчество – это время открытий, саморазвития и формирования личных и профессиональных навыков, которое учит грамотно управлять своим временем, работать в команде и справляться с первыми вызовами. Мой главный совет студентам: не теряйте времени, старайтесь узнать и изучить как можно больше за время обучения, вам нужно взять максимум, который может дать университет.

– Чем занимаешься в свободное время?

– Свободное время провожу с семьей, люблю путешествовать.

– Дай маленький совет тем, кто только делает свои первые шаги в науку.

– Хоть я и сам только делаю первые шаги в науке, дам такие советы: не бойтесь задавать вопросы и искать помощь, будьте открыты к новым идеям и критике, читайте побольше научных статей по интересующей теме. Также постарайтесь разнообразить сферы своих научных интересов: работая сразу в нескольких направлениях, вы максимально расширите свой кругозор, а переключая внимание с одной задачи на другую, можете быть более эффективными.

В. Юдина.