रिज्यूमे देखें
Middle ML इंजीनियर
अनुबंधित
रूसSaint Petersburg
पूर्णकालिकदूरस्थ कार्य
कार्य अनुभव
3 वर्ष 3 महीनों
हाल का कार्य स्थान
कंपनी NDA के तहत
ML-инженер
3 वर्ष 3 महीनों
मेरे बारे में
मेरे बारे में
ML-инженер с опытом около 3 лет в Computer Vision и анализе данных. Разрабатываю ML-решения полного цикла от обработки данных и построения моделей до интеграции в готовые сервисы. Специализируюсь на видеоаналитике: анализ поз, распознавание движений, подсчёт повторений и оценки техники. Разработал сервис для видеоаналитики на Python FastAPI с точностью 94% на 100+ видео и сократил время обработки кадра с 5 до 1,5 секунды. Работаю с MediaPipe, OpenCV, YOLO, PyTorch, HuggingFace, Docker, Git и SQL. Английский B2: свободно работаю с технической документацией и веду переписку. Ищу позицию в области прикладного ML, Computer
Vision и MLOps
Affiliate में अनुभव
कोई डेटा नहीं
कार्य अनुभव3 वर्ष 3 महीनों
अप्रैल 2023 - जून 2026
(3 वर्ष 3 महीनों)
कंपनी NDA के तहत
ML-инженер
Разработка MVP-сервиса для анализа техники выполнения упражнений по видеозаписям.
Обязанности и достижения
Разработал пайплайн видеоаналитики для фитнес-приложения:
- Снизил время обработки кадра с 5 до 1.5 секунд (оптимизация на CPU).
- Обучил модель распознавания 7 упражнений с точностью 94% (100+ видео).
- Внедрил модуль оценки техники и подсчёта повторений, сервис протестировали 50+
пользователей.
- Спроектировал REST API на FastAPI (до 100 RPS) и схему данных на SQLite + SQLAlchemy.
- Работал в команде из 3 человек: code review, архитектура, помощь коллегам.
Стек: Python, OpenCV, MediaPipe, PyTorch, FastAPI, SQLAlchemy, SQLite, Docker, Git.
Дополнительные проекты
Computer Vision
- Обучил YOLO для детекции животных (mAP = 0.87, аугментация, Robo¬ow).
- Разрабатывал модели классификации изображений (PyTorch, CNN).
NLP
- Дообучил BERT для классификации новостей (F1 = 0.92, Hugging Face).
Machine Learning
- Сравнивал KNN, SVM, Random Forest с подбором гиперпараметров (GridSearchCV). Лучший
Random Forest (F1 = 0.81).
- Применял линейные модели (Ridge, LASSO) и кластеризацию (K-Means, DBSCAN).
Стек: Python, PyTorch, YOLO, Hugging Face Transformers, Scikit-learn, Pandas, NumPy, OpenCV
कौशल
HuggingFace Transformers
Numpy
Pandas
Matplotlib
OpenCV
Mediapipe
YOLO
Django Framework
REST API
SQL
Git
Atlassian Jira
Python
Docker
Agile
FastAPI
REST-API
Scrum
PyTorch
Scikit-learn
भाषा प्रवीणता
प्रारंभिक कज़ाख
उन्नत अंग्रेज़ी
मातृभाषा रूसी
रोजगार
रोजगार
पूर्णकालिक, प्रोजेक्ट आधारित
कार्य प्रारूप
दूरस्थ कार्य, ऑफिस
कार्य अनुसूची
5/2
स्थानांतरण
संभव
यात्राएं
यात्राएं संभव हैं