Пиле Ян Эрнестович

Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, кандидат наук. Физический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова окончил в 2016 году с квалификацией «Физик», учёную степень получил в 2026 году в Высшей школе экономики. В университете работает с 2021 года и совмещает несколько ролей: помимо ФКН — старший преподаватель департамента прикладной математики и стажёр-исследователь Лаборатории вычислительной физики МИЭМ им. А.Н. Тихонова, а также эксперт Центра непрерывного образования. Профессиональные интересы: сверхпроводимость, тензорные разложения, статистическое тестирование, вычислительные методы.

Ведёт математический и прикладной блок магистратуры по прикладной математике и информатике: «Инструменты анализа данных», «Математика для анализа данных (теория вероятностей)» и «Математика для анализа данных (математическая статистика)»; те же дисциплины доступны студентам других программ в формате «Маго-лего», а с 2025/2026 года «Инструменты анализа данных» читаются и в МИЭМ. Курс на 3 кредита и 28 контактных часов посвящён A/B-тестированию и его ограничениям, методам повышения чувствительности метрик (CUPED), многоруким бандитам, проверке гипотез t- и U-тестами и бутстрепом, приближённым алгоритмам для больших данных и практике на Python с Pandas, NumPy, SciPy и Statsmodels. В Центре непрерывного образования преподаёт на программах профессиональной переподготовки «Специалист по науке о данных (Data Science)», «Аналитик данных» и «Практический анализ данных», а также на программе повышения квалификации «Прикладная статистика для машинного обучения» и входит в комиссии по защитам итоговых проектов.

Кандидатская диссертация «Исследование сверхпроводимости в квазиодномерных системах методом ренормгруппы для матрицы плотности» защищена 21 января 2026 года в диссертационном совете НИУ ВШЭ по инженерным наукам и прикладной математике; научный руководитель — Л.Н. Щур. Работа посвящена сверхпроводимости типа Фульде–Феррелла–Ларкина–Овчинникова в системах, описываемых притягивающей моделью Хаббарда: методом DMRG построены большие канонические фазовые диаграммы для решёток шириной до пяти направляющих, показано FFLO-подобное упорядочение через осцилляции параметра порядка и исследована роль связанных состояний трёх частиц. Результаты значимы для интерпретации экспериментов с ультрахолодными атомными газами в оптических ловушках.

Основные публикации вышли в журналах Американского физического общества: «Two-dimensional polarized superfluids through the prism of the fermion sign problem» (Physical Review B, 2024), «Dimensional crossover on multileg attractive-U Hubbard ladders» (Physical Review A, 2023) и «Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: From local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena» (Physical Review B, 2026). Доклады по теме публиковались в трудах конференций Russian Supercomputing Days («Quasi-one-Dimensional Polarized Superfluids: A DMRG Study», 2022) и Parallel Computational Technologies («Superconductivity and Trimer Formation in Attractive Hubbard Ladders», 2026). Отдельная статистическая работа — «On convergence of different bootstrap approximations for medians» (Lobachevskii Journal of Mathematics, 2025). В 2025 году зарегистрировал программу для ЭВМ «Программа для оценки энергии основного состояния и корреляционных функций в модели Хаббарда».

Параллельно с академической работой развивал карьеру в индустрии данных: главный эксперт UniCredit Bank (2017–2018), аналитик Яндекс.Маркета (2018–2020), руководитель группы аналитики в VK (2020–2024), руководитель аналитики товарных рекомендаций в Wildberries (2024–2025), с февраля 2025 года — руководитель направления доступности товаров в «Магните». По итогам 2024/2025 учебного года получил звание «Лучший преподаватель», отмечен благодарностью департамента больших данных и информационного поиска (декабрь 2024) и надбавкой за публикацию в журнале из Списка А (2025/2026). Владеет английским и немецким языками.