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. Младший научный сотрудник в ПОМИ РАН, работает по исследовательским проектам в области компьютерного зрения, обработки текстов и рекомендательных систем с Samsung, Huawei, Сколтехом. С 2020 года присоединился к команде VK в качестве программного директора Академии больших данных MADE.

Преподаватель анализа социальных сетей и машинного обучения на графах и графовых нейронных сетях и их приложений в Академии больших данных MADE.

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

Преподаватель продвинутого Machine Learning и продвинутого глубокого обучения и обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.

С 2005 года работает на кафедре математических основ управления МФТИ. В 2019 году получил награду от компании Yahoo!. В 2020 году получил премию имени Ильи Сегаловича и премию правительства Москвы по направлению «Математика». На протяжении нескольких лет вёл курс лекций по случайным процессам для студентов ФУПМ МФТИ. В настоящий момент ведёт курсы по математическому моделированию транспортных потоков и численным методам оптимизации в школе ФПМИ МФТИ. С 2022 года работает заведующим кафедрой математических основ управления МФТИ. Автор более 200 статей и 7 книг.

Преподаватель методов оптимизации в машинном обучении в Академии больших данных MADE.

Ведущий научный сотрудник лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур НИУ ВШЭ НН. Профессор кафедры информационных систем и технологий, академический руководитель магистерской программы по компьютерному зрению, доктор технических наук. Автор более 50 статей и 7 патентов. Руководитель ряда исследовательских проектов компаний Huawei, Samsung, Сбер.

Преподаватель обработки изображений на мобильных устройствах в Академии больших данных MADE.

Руководитель лаборатории по искусственному интеллекту Huawei, которая специализируется на обработке речевых сигналов. Доцент ИТМО, автор курса по обработке аудиосигналов. Кандидат технических наук. Автор более 30 статей, в том числе в ВАК, Scopus, Web of Science.

Преподаватель обработки речевых сигналов в Академии больших данных MADE.

Автор курсов по машинному и глубокому обучению в МФТИ (ml-mipt) и Harbour Space University, курса NLP в академии MADE. Занимается исследованиями в области анализа мультимодальных данных, в том числе для анализа активности человека, Reinforcement Learning и Informative Prior.

Работал Research Engineer в Yandex-CERN group и Senior Quantitative Analysis Officer в Райффайзенбанке.

Преподаватель машинного обучения и обработки естественного языка в Академии больших данных MADE.

Преподаватель факультета информационных технологий и программирования Университета ИТМО. Окончил бакалавриат и магистратуру, преподаёт на кафедре компьютерных технологий Университета ИТМО. Пять лет координировал цикл интернет-олимпиад Университета ИТМО.

Занимался проведением учебно-тренировочных сборов в Тулузе, Пекине, Цюрихе. Входит в технический комитет Northern Eurasia Contest. Имеет обширный преподавательский опыт.

Преподаватель продвинутого уровня алгоритмов и структур данных в Академии больших данных MADE.

Senior Researcher в лаборатории агентных систем и обучения с подкреплением JetBrains Research. Лектор в НИУ ВШЭ и ИТМО.

Преподаватель прикладного обучения с подкреплением в Академии больших данных MADE.

Доцент ВМК МГУ, кандидат физико-математических наук.

Область научных интересов: тензорные разложения, математическое моделирование и вычисления на суперкомпьютерах.

Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.

Профессор Сколтеха с 2018 года.

Окончил физический факультет МГУ им. Ломоносова, защитил диссертацию по физике в Мюнхенском университете Людвига-Максимилиана. В 2012 году переехал в США, где работал в области вычислительной физики плазмы в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли. В 2014 году Сергей Рыкованов получил престижный грант от объединения им. Гельмгольца и стал руководителем группы в институте Гельмгольца в Йене, Германия. Сейчас занимается вычислительной физикой, высокопроизводительными вычислениями, а также ведёт ряд курсов для студентов Сколтеха по применению суперкомпьютеров к различным прикладным задачам.

Преподаватель высокопроизводительных вычислений в Академии больших данных MADE.