Никитина Анна Леонидовна
*[email protected], tg: @nutanik, https://www.linkedin.com/in/nutanik/*
Санкт-Петербург, Россия
Междисциплинарный специалист с опытом построения систем (брендовые и коммуникационные активы как «продукт»), исследования пользователей и рынков, анализом данных, оптимизации процессов и создания ценностных предложений. Опыт разработки ML-продуктов на стыке компьютерного зрения и психофизиологии (бесконтактная оценка эмоциональных и когнитивных состояний). Также разрабатывалаи концепцию этичной персонализации на базе цифровых двойников (LLM/HDT), стратегию развития категории (ритейл), улучшения внутренних кросс-функциональных процессов брокерского бизнеса. Сильная аналитическая база (Python, SQL, R, Stata, QGIS, статистика и эконометрика, онлайн-эксперименты, теория игр) + опыт взаимодействия со стейкхолдерами B2B и B2G
Браузерная платформа для мультимодальных психофизиологических исследований Центр исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ (Институте когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ, CHIC HSE)
ноябрь 2024 — настоящее время
Область: Research Tech / AI / Privacy by Design (PbD) Формат: Групповая R&D-разработка; манускрипт для npj Digital Medicine (Nature Portfolio, Q1); получен грант Yandex Cloud; платформа представлена Департаменту труда и социальной защиты г. Москвы («Московское долголетие»)
Академические исследования эмоций и когнитивных состояний традиционно требуют либо дорогостоящего лабораторного оборудования (iMotions, ЭЭГ-шлемы), либо передачи биометрического видеопотока на сторонние серверы — что создаёт непреодолимые барьеры: стоимость, GDPR Art. 9, логистика. Дистанционные исследования при этом остаются методологически «слепыми»: исследователь видит только клики и RT, но не аффективное состояние участника.
Область: Research Tech / AI / Privacy by Design (PbD) / EdTech Стадия: R&D, pre-seed; Apache 2.0; грант Yandex Cloud Трекшн: переговоры с Моторикой (нейрореабилитация) и Фоксфордом (EdTech); представлена Департаменту труда и социальной защиты г. Москвы как инструмент превентивной когнитивной диагностики («Московское долголетие»); манускрипт для npj Digital Medicine (Nature Portfolio, Q1)
Академические и прикладные исследования эмоций и когнитивных состояний традиционно требуют либо дорогостоящего лабораторного оборудования, либо передачи биометрического видеопотока на сторонние серверы, что создаёт непреодолимые барьеры: стоимость, GDPR Art. 9, логистика. Дистанционные исследования при этом остаются методологически «слепыми»: исследователь видит только клики и время реакции, но не аффективное состояние участника.
Конкурентный анализ существующих платформ показал, что ни одна не сочетает одновременно:
Инструментальный разрыв: исследователи и клиницисты вынуждены выбирать между научной полнотой данных и соответствием нормативным требованиям. Это блокирует целые сегменты применений: от дистанционной нейрореабилитации до адаптивного обучения