Özgeçmişi görüntüle

Middle ML Mühendisi

Sözleşmeli

Rusya

Sankt-Peterburg

Tam zamanlı

Uzaktan çalışma

İş Deneyimi

3 yıl 3 ay

Son çalışma yeri

Şirket NDA altında

ML-инженер

3 yıl 3 ay

Hakkımda

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 Deneyimi

Veri yok

İş Deneyimi
3 yıl 3 ay

Nisan 2023 - Haziran 2026

(3 yıl 3 ay)

Şirket NDA altında

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

Beceriler

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

Dil yeterliliği

Başlangıç Kazakça

İleri İngilizce

Ana dil Rusça

İstihdam

Tam zamanlı, Proje bazlı

Çalışma formatı

Uzaktan çalışma, Ofis

Çalışma programı

5/2

Taşınma

Mümkün

Seyahatler

Seyahat mümkün