Босенко Тимур Муртазович

Доцент департамента информатики, управления и технологий Института цифрового образования Московского городского педагогического университета (МГПУ), кандидат технических наук. Педагогический стаж — 12 лет, общий стаж — 15 лет. В 2007 году окончил механико-математический факультет Днепропетровского национального университета, в 2012 году защитил кандидатскую диссертацию по специальности 01.05.02 «Математическое моделирование и численные методы». Учёное звание доцента по специальности 2.3.8 «Информатика и информационные процессы» присвоено в 2025 году.

Ведёт дисциплины «Базы данных и СУБД», «Технологии обработки данных и SQL», «NoSQL и архитектуры работы с большими данными», «Алгоритмизация и программирование (Python)», «Распределённые системы», «Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта» и «Технологии DevOps» по программам «Бизнес-информатика» и «Педагогическое образование».

Автор более 60 научных и учебно-методических работ, индекс Хирша — 9. Среди публикаций — статья «Adaptive SQL Query Generation System Based on Multi-Stage Fine-Tuning of the Qwen2.5/3.0 LLMs» (совместно с Ю.В. Фроловым, В.А. Кондратьевой, Springer, 2026) и учебник «Нереляционные базы данных» (Санкт-Петербург: Лань, 2026). Опубликовал ряд статей по интеграции мультимодальных технологий в образовательный процесс и оптимизации языковых моделей для генерации SQL-запросов в журналах «Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования» и «RUDN Journal of Informatization in Education». Автор двух свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ (2025) — «SQL Dataset Generator LLM» и «EduMultimodal Dataset Builder».

С 2018 по 2020 год работал научным сотрудником лаборатории искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ им. Г.В. Плеханова, с 2020 по 2023 год заведовал лабораторией информационной безопасности МГТУ им. Н.Э. Баумана. С 2021 года — главный эксперт по компетенциям «Интеллектуальные интегрированные системы» и «Информационные системы и программирование». Область научных интересов — большие данные, машинное и глубокое обучение, большие языковые модели, интеллектуальный анализ данных.