Middle ML-инженер

На данный момент ML-инженер.

Мои компетенции и опыт

ML-инженер с 2+ годами опыта в классическом ML и computer vision. Разработал детектор для классификации сетевого трафика (легитимный vs вредоносный), обрабатывающий 200K RPS в реальном времени с метриками > нужен доступ к резюме Создал классификатор JS-фингерпринтов для анализа браузера, ОС, устройства и выявления ботов. 

Также разработал модель предсказания оттока клиентов (сокращение на 35%), классификация ОС по трафику (F1= нужен доступ к резюме , ускорение анализа в 300 раз), CNN для диагностики рака кожи (accuracy 0.8, ускорение в 480 раз), кредитный скоринг (снижение потерь на 40%). 

Стек: Python, PyTorch, CatBoost, FastAPI, Docker, Pandas, Matplotlib, Optuna, Seaborn, Sklearn. 

Увлечен MLOps и внедрением моделей в production.