Андрій

Р Е З Ю М Е ( C.V. )

Computational Scientist (R&D) | Інженер з обробки даних
| GIS Automation | Agri-Drone Data Engineering & Automation

Бажані напрями роботи:
R&D, математичне та обчислювальне моделювання;
Python/VBA-автоматизація обробки наукових, технічних і геопросторових даних;
GeoJSON/KML, GIS Data Processing та Spatial QA/QC;
LiDAR / Point Cloud – інвентаризація, перевірка метаданих і просторовий QA/QC;
Geo-Data & Agri-Drone/UAV Automation та підготовка геоданих для планування місій
БПЛА.

Бажана зайнятість: проєктна робота / повна зайнятість
Формат: remote / contractor (ФОП 3 гр.) або інший формат за домовленістю; гнучкий графік.

Чепок Андрій

Residence: Odessa, 65113, Ukraine
Contacts: [open contact info](look above in the "contact info" section), [open contact info](look above in the "contact info" section)

LinkedIn: [open contact info](look above in the "contact info" section)
ORCID: 0000-0002-7902-9652

ПРОФЕСІЙНИЙ ПРОФІЛЬ
Науковець і фахівець з обчислювальних досліджень та обробки даних із науковим
ступенем кандидата фізико-математичних наук, магістерською освітою з Computer Science і
фізики напівпровідників та понад 25-річним досвідом науково-технічної роботи, математичного
моделювання, чисельних експериментів і прикладної розробки.
Поєдную фундаментальну математико-фізичну підготовку, програмування та інженерний
підхід до розв’язання задач. Основна спеціалізація – розроблення обчислювальних моделей,
автоматизація обробки даних, побудова відтворюваних data-processing workflows, перевірка
якості вхідних даних і формування результатів, придатних для подальшого аналізу та
практичного використання.
У напрямі геопросторових даних розробляю Python- і VBA-рішення для обробки полігонів
сільськогосподарських полів: координатних трансформацій WGS84/UTM, переходу до локальної
метричної геометрії, валідації геометрії, розрахунку просторових характеристик та експорту у
GIS-сумісні формати. Розвиваю спеціалізацію на AI-powered Data Engineering щодо планування
БПЛА агро-місій високої точності та PyQGIS-pipelines.

1/6

У напрямі LiDAR маю базовий практичний досвід роботи з LAS, LAZ і COPC.LAZ у QGIS,
візуалізації хмар точок, аналізу основних атрибутів та автоматизації інвентаризації й перевірки
просторових метаданих.

КЛЮЧОВІ КОМПЕТЕНЦІЇ та НАВИЧКИ
1. Computational Science, R&D та математичне моделювання
Математичне й обчислювальне моделювання природничих, технічних та інженерних
систем.
Постановка обчислювальних задач, формалізація моделей і реалізація чисельних
експериментів.
Monte Carlo Simulation та стохастичне моделювання.
Статистичний аналіз результатів і перевірка дослідницьких гіпотез.
Чисельна оптимізація, аналіз часових рядів і Fourier analysis.
Computational Physics та моделювання фізичних і технічних процесів.

2. Python, VBA та автоматизація обробки даних
Розроблення прикладних інструментів для обчислень, аналізу та трансформації даних.
Python: обробка даних, автоматизація workflow, робота з геопросторовими форматами.
VBA/Excel-365: модульні обчислювальні рішення, обробка структурованих таблиць,
координатні розрахунки та автоматизація повторюваних операцій.
R: статистичний аналіз, дослідження даних і статистичне виведення.
SQLite / sqlite3: зберігання, вибірка, об’єднання та підготовка аналітичних наборів даних.
Data Cleaning, Data Transformation та ETL-процеси.

3. GeoJSON/KML та GIS Automation
Обробка геометрії сільськогосподарських полів із GeoJSON, KML/XML та інших GIS-
джерел.
Координатні трансформації WGS84 ↔ UTM та перехід до локальної метричної геометрії.
Просторова валідація, перевірка геометрії та Spatial QA/QC.
Розрахунок площі, периметра, bounding box та інших метричних характеристик полігонів.
Python-інструменти на основі GeoPandas, Shapely, PyProj і sqlite3.
Експорт у GeoPackage/KML, створення інтерактивних Leaflet-карт і HTML-звітів.
Інтеграція автоматизованої обробки з QGIS для візуального просторового аудиту.

4. Agri-Drone Data Engineering & Automation та підготовка до планування місій БПЛА
Планування агромісій високої точності та PyQGIS-пайплайни.
Підготовка й перевірка геометрії сільськогосподарських полів для подальшого
планування місій.
Перетворення геоданих у метричні координати, придатні для просторових розрахунків.
Розрахункова підготовка до аналізу орієнтації поля, геометрії маршрутів і польотних
ліній.
Опрацювання параметрів GSD, camera footprint, overlap, coverage, image positions, flight
distance та flight time в межах задач планування місій.
Поєднання GIS-обробки, геометричних розрахунків і програмної автоматизації.

5. LiDAR / Point Cloud – базовий практичний рівень
Первинна робота з LAS, LAZ і COPC.LAZ у QGIS 3.44.

2/6

2D/3D-візуалізація хмар точок і налаштування відображення даних.
Аналіз атрибутів Z, Intensity та Classification.
Інвентаризація файлів, перевірка заголовків і метаданих, контроль систем координат і
просторового охоплення AOI.
Автоматизоване формування CSV-звітів за результатами первинної перевірки.
Розробка автоматизованих workflow Point Cloud → Classification → Ground/Non-Ground
→ DTM/DSM → GIS analysis.
Подальший професійний розвиток у класифікації хмар точок, виділенні поверхонь і
векторизації.

6. Аналітика даних
Exploratory Data Analysis (EDA).
Статистичний аналіз та statistical inference.
Кластеризація, прогнозування й аналіз часових рядів.
Обробка великих і напівструктурованих наборів даних.
Практичний досвід роботи з наборами даних обсягом від 900k+ записів у задачах
моделювання поведінки користувачів і Product Analytics.

ПРОФЕСІЙНИЙ ДОСВІД

♦ Червень 2024 – дотепер (ФОП 3-ї групи): незалежний експерт з агро-даних та
моделювання:
Розробляю Python- і VBA-рішення для обробки наукових, технічних, інженерних та
аналітичних даних.
Проєктую автоматизовані геопросторові workflows для обробки полігонів
сільськогосподарських полів із GeoJSON, KML/XML та GIS/e-map-джерел.
Реалізую координатні трансформації, перевірку та валідацію геометрії, розрахунок
метричних характеристик і підготовку GIS-сумісних результатів.
Розроблено Python-based Geospatial QA/QC & GIS Automation Pipeline: перевірка
GeoJSON, виправлення геометрії з використанням Shapely, розрахунок просторових
метрик, експорт GeoPackage/KML, генерація інтерактивної Leaflet-карти та HTML-звіту,
запуск QGIS для фінального аудиту.
Розроблено модульні VBA-інструменти для ланцюжка WGS84→UTM→Local Metric
Geometry→Geometry Validation→GeoJSON/KML.
Розроблено LiDAR Inventory & Header-Level Spatial QA/QC Pipeline для інвентаризації
LAS/LAZ, перевірки метаданих і CRS, контролю просторового охоплення AOI та
формування діагностичних CSV-звітів.
Agri-Drone Mission Planning & Data Engineering Automation – Practical Project
Development: автоматизоване планування БПЛА-агромісій високої точності та PyQGIS-
пайплайни.
Створюю прикладні інструменти для математичного моделювання, чисельних
експериментів, статистичного аналізу та підтримки прийняття рішень.
Працюю зі структурованими та напівструктурованими наборами даних за допомогою
Python, R, VBA/Excel і SQLite.
Розробляю навчальні матеріали з планування місій БПЛА та інженерії даних БПЛА.

3/6

Виконую технічний переклад ENG ↔ UKR/RUS з експертною перевіркою в межах B2B-
співпраці.
♦ Вересень 2023 – Червень 2024: доцент кафедри Комп’ютерних систем та технологій. |
Одеський національний університет ім. І.І.Мечникова.
♦ Вересень 2012 – Липень 2023: доцент кафедри Інженерії програмного забезпечення
(ДУІТЗ) / каф. Інформаційних технологій (ОНАЗ ім. Попова). 11 років ведення лекцій,
практики/лаб. англійською мовою | Державний університет інтелектуальних технологій і
зв’язку (ДУІТЗ, раніше – ОНАЗ ім. Попова).
♦ Вересень 2005 – Вересень 2012: старший викладач кафедри Математики та
математичного моделювання | Міжнародний гуманітарний університет (Одеса).
♦ (До 2005): інженер-конструктор 1-ї категорії спец. КБ «Сенсор» | Науково-дослідний
центр (ВО «Позитрон», НВО «Мікропроцесор»).

ОСВІТА
● к. ф.-м. н. (Фізика твердого тіла) | Південно-Український НПУ ім. Ушинського.
● магістр (MSc) Computer Science | Південно-Український НПУ ім. Ушинського.
● магістр (MSc) «Фізика напівпровідників та діелектриків» | ОНУ ім. Мечникова.

ПРОФЕСІЙНІ СЕРТИФІКАТИ та ДОДАТКОВА КВАЛІФІКАЦІЯ
● Сертифікат «Основи військової топографії» (Військовий інститут КНУ ім. Т.
Шевченка; курси "Вишкіл капітанів") | Prometheus (2026).
● Сертифікат «Python для баз даних» (SQLite/sqlite3; багатоступеневий збір, аналіз та
обробка даних; кастомні інтерактивні візуалізації D3.js) | Prometheus (2026).
● Сертифікат «Аналіз даних та статистичне виведення на мові R» | George Soros
International Renaissance Foundation | Prometheus (2026).
● Сертифікат «Agricultural Drones: Preparing and Design UAV-mission» (Agricultural
Drone Data Engineer #56f8C93D7C9F4A5186DDBC942DFBDAAE) | Wageningen Univ. &
Research (WUR) | Agri-Academy (2026).
● Сертифікат «Цифровізація бізнесу від EU4Digital Academy» | Digital Marketing Institute
| Prometheus (2026).
● Сертифікат «ШІ для бізнесу» | Google | Мін.Економіки України | EdEra (2025).
● Сертифікат «Основи цифрового маркетингу» | Digital Marketing Institute | Prometheus
(2025).
● Сертифікат «ШІ у бізнесі» | Prometheus (2025).
● Сертифікат «Академія ШІ для освітян від Google» | ТОВ «Академія цифрового
розвитку» (2025).
● Свідоцтво про рівень володіння англійською мовою (Upper-Intermediate / B2, 304 навч.
год.) | Курси іноземних мов «Чкаловські» (Одеса, 2011).

НАУКОВИЙ ПРОФІЛЬ
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7902-9652

4/6

Scopus: AuthorId: 26646433300
https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=26646433300
Web of Science ResearcherID: F-6460-2018
https://www.webofscience.com/wos/author/record/F-6460-2018
Google Scholar: https://scholar.google.com.ua/citations?user=AdcmP08AAAAJ&hl=uk

МОВНІ КОМПЕТЕНЦІЇ
● Українська: Рідна (вільне професійне володіння).
● Англійська: Upper-Intermediate (B2) – вільне володіння, лекції/практика/лаб. у ВНЗ,
технічні переклади та ведення технічної документації.

R&D Portfolio
Вибрані науково-інженерні проекти та розробки:
Project Role Technologies
Прикладний проєкт (2026): «Python-Based Geospatial QA/QC & GIS
Automation Pipeline». Sole Python, Shapely,
Розробка автоматизованого процесу перевірки та виправлення Developer / GeoPackage, KML, Leaflet,
Geospatial HTML, QGIS 3.44.15,
геометрії GeoJSON, розрахунку метричних параметрів полів,
Data Engineer
експорту GeoPackage/KML, генерації інтерактивної Leaflet-карти та Windows subprocess
HTML-звіту, автоматичного відкриття результату в QGIS для automation
фінального аудиту.
Прикладний проект (2026): «Agri-Drone Data Engineering & UAV
Mission Planning – просторовий data pipeline та GIS-експорт». Sole геодезичні координати WGS84,
Developer / UTM, Local Cartesian
Розроблено власний прототип data-processing pipeline для Agri- Geometry, GeoJSON, KML
Data &
Drone Mission Planning, призначений для підготовки, метричної
Computational (VBA, Python)
обробки, валідації та GIS-експорту геометрії Engineer
сільськогосподарських полів. Реалізовано модульну VBA-
архітектуру з 5 функціональних блоків на кшталт послідовності
"WGS84→UTM→Local Metric Geometry→Geometry
Validation→GeoJSON/KML" та «JSON,KML→ UTM_Field-data».
Прикладні дослідження (2026): «Двохрівнева MINLP-оптимізація Sole Author Numerical Modeling, MINLP
розміщення гібридних ретрансляторів у VHF/UHF радіолініях із Optimization, Computational
складним рельєфом» Physics & RF Engineering
(VBA, Python)
Прикладні дослідження (2024): «Моделювання вільного падіння Sole Author Monte Carlo Simulation,
предметів різноманітних форм в умовах реальної динамічної Computational Physics,
атмосфери Землі» Atmospheric Modeling,
Statistical Analysis
(VBA, Python)
Науково-дослідна робота (2020-2021): «Комп’ютерне Sole Author Monte Carlo Simulation,
моделювання поведінки бджіл-розвідників під час інтенсивного Computational Physics,
медозбору» Statistical Analysis
(VBA, Python)
Науково-дослідна робота (2019-2020): «Комп’ютерне Sole Author Monte Carlo Simulation,
моделювання процесу колонізації грунту однорічними Computational Physics,
рослинами» Statistical Analysis
(VBA, Python, Visual
Studio .NET 2013)
Науково-дослідна робота (2018-2019): «Комп’ютерне Sole Author Monte Carlo Simulation,
моделювання певних стадій фуражної поведінки комах- Statistical Analysis
опилювачів» (VBA, Python, Visual
Studio .NET 2013)

5/6

Науково-дослідна робота (2017-2018): «Комп’ютерне Sole Author Monte Carlo Simulation,
моделювання терморегуляції маточки квітки фруктових дерев» Computational Physics,
Statistical Analysis
(VBA, Python, Visual
Studio .NET 2013)
Collaborative Sci.&Research Project FP7-NMP-2010-SMALL-4 (2010- Co-author EM Numerical Simulation,
2013): Full title: “Towards efficiency enhancement of hybrid organic Computational Physics
(MATLAB R2007a,
solar cells through incorporation of metallic nanostructures”; COMSOL FEMLAB,
Acronym: PlasmoSolar; Work programme topics addressed: Promising VBA, VB6)
organic and inorganic hybrids, building blocks at the nanoscale,
interfaces in hybrids, cost-effective processing technologies, nano-
engineered structures.
Науково-дослідна робота (2010-2011): «High-Velocity Signal Co- EM Numerical Simulation,
Propagation through chains of metallic nanoparticles embedded in author Computational Physics
(MATLAB R2007a,
Dielectrics» VBA, VB6)
Науково-дослідна робота (2010-2011): «Influence of metallic Sole Author EM Numerical Simulation,
nanoparticles on the optical and photoelectric properties of Solids» Computational Physics
(MATLAB R2007a, COMSOL
FEMLAB,
VBA, VB6)
Науково-дослідна робота (2003-2005): «Computer simulation of Sole Author Monte Carlo Simulations,
atmospheric gas adsorption on the SnO₂(110) surface using Monte Computational Physics
(VBA, VB6, Visual
Carlo method» Studio .NET 2003)
Науково- дослідна робота (1999): «Моделювання текстури та Sole Author Material Properties
розрахунки анізотропії механічних властивостей промислових Modeling, Computational
сплавів титану на основі ФРО поліклісталітів» Physics, Applied Engineering
(Delphi, VBA)
Науково-експериментальна робота (1998): «Сенсибілізована Co-author Optical Materials
барвником антистоксова люмінесценція галогенід-срібних Research, Computational
Physics, Applied Engineering
мікрокристалів типу Core-Shell» (Fortran, Pascal, Delphi)

6/6