ML Engineer / Data Scientist

На данный момент ML разработчик.

Мои компетенции и опыт

ML Engineer | 8 лет 8 месяцев опыта | Москва | Удалённо/Гибрид

🔑 Ключевые навыки:

• ML/DL: PyTorch, TensorFlow, CatBoost, Scikit-learn, XGBoost, Optuna

• Detection: anomaly detection (time series), IsolationForest, Autoencoders,

 DBSCAN, Spectral Clustering, 1-class SVM

• CV/NLP: YOLO (object detection), PaddleOCR, Hugging Face, NLP pipelines

• Production: FastAPI, Docker, MLflow, Streamlit, CI/CD (Jenkins/GitLab), модель мониторинг, микросервисы

• Data: Python, SQL, pandas, NumPy, ClickHouse, feature engineering, временные ряды, визуализация (Matplotlib/Seaborn/Plotly)

• Tools: Git, PyCharm, Jupyter, DBeaver, MLflow

🏆 Достижения:

• Внедрил ML-модель кластеризации для приоритизации автотестов → сокращение времени прогона на 15%

• Приглашённый спикер SOC Forum 2025: доклад «Практика обнаружения аномалий с использованием ML в экосистеме продуктов кибербезопасности»

• 13 место в NLP-соревновании ODS Осенью нужен доступ к резюме + участников)

🎯Специализация: anomaly detection, time series, MLOps, Computer Vision

• Принцип работы: чистый код, понятная архитектура, данные отражают реальное поведение

• Девиз: всегда готова к RnD-вызовам и production-задачам, люблю превращать модели в стабильные сервисы

🌍 Английский: C1 (Advanced) | Русский: Родной

📚 Образование: МГТУ им. Баумана, 2020