Data science/ ML инженер

На данный момент Младший Инженер разработчик (ML).

Мои компетенции и опыт

Младший инженер-разработчик (ML) | ИПРФАН, Нижний Новгород

Январь 2025 — по настоящее время (8 месяцев)

Разработка и оптимизация моделей глубокого обучения для real-time детекции и предсказания траектории движения воздушных объектов.

• Оптимизация производительности инференса: Столкнулся с проблемой низкой скорости (15 FPS) модели детекции на PyTorch. Провел конвертацию модели в формат ONNX и задействовал ONNX Runtime с CUDA-провайдером, что позволило увеличить скорость обработки до 22 FPS (+47%), приблизившись к требуемым 30 FPS.
• Работа с потоковыми данными: Занимался обработкой и очисткой сырых данных, поступающих в real-time по шине Kafka со специализированного оборудования для подготовки к подаче в модель детекции (YOLO).
• Разработка модуля детекции: Участвовал в доработке и тестировании модуля детекции объектов, который является частью микросервисной архитектуры, оркестрируемой с помощью Kubernetes.

Старший лаборант-исследователь | ИПРФАН, Нижний Новгород
Июль 2018 — — по настоящее время (7 лет)

• Анализ и обработка данных: Проводил полный цикл обработки экспериментальных данных на Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) для выявления аномалий и статистических закономерностей.
• Проектирование экспериментов и проверка гипотез: Разрабатывал и валидировал научные гипотезы, что является прямым аналогом A/B-тестирования в бизнесе.
• Оптимизация процессов: Анализировал технические процессы, что привело к уменьшению использования дорогостоящих реактивов на 10-12% (около 1.5 млн. рублей в год) за счет оптимизации технических процессов.