ML engineer

На данный момент Преподаватель по математики и электрики, физики.

Мои компетенции и опыт

Опыт работы (последние 3–5 лет)

За последние годы мой профессиональный путь сочетал получение магистерской степени в ИТМО (робототехника и автоматизация) с глубоким погружением в Machine Learning, Computer Vision и LLM-инженерию.

1. Инженер ПО ВУ средств ЖАТ — ООО КИТ АПК-ДК
Май 2023 — Июнь нужен доступ к резюме год 2 месяца)

Обязанности: Работа с технической документацией, внесение и структурирование массивов данных, чертежей и баз данных для систем железнодорожной автоматики (ЖАТ).

Достижения: Оптимизировал процессы внесения и валидации данных, снизив количество ошибок при подготовке спецификаций.

2. Проектная деятельность / R&D (собственные и учебные проекты)
2022 — настоящее время

Суть проектов (без привязки к коммерческим заказчикам):

Разработка RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) для персонализированных ИИ-ассистентов (включая нейро-тренера по брейк-дансу).

Реализация архитектур компьютерного зрения (CV) с нуля (детекция объектов YOLOv3, медицинская сегментация U-Net++).

Создание LLM-приложений с использованием локальных моделей (FRED-T5, Saiga Mistral) и облачных API (OpenAI).

Достижения и KPI:

RAG-система: Интегрировал 4 улучшения retrieval (HyDE, LLMRerank, LongContextReorder, кастомный chunking). Настроил оркестрацию двух LLM (GPT-3.5 + локальная FRED-T5), добавил safety-фильтры и кастомную трассировку пайплайна.

YOLOv3 с нуля: Самостоятельно написал архитектуру Darknet-53 + FPN. Диагностировал и решил проблему NaN в loss (замена кросс-энтропии на MSE + clipnorm), стабилизировав обучение.

U-Net++ (Сегментация): Достиг метрик Dice > нужен доступ к резюме и IoU > нужен доступ к резюме на медицинских данных за счет реализации синхронных аугментаций для изображений и масок.

Оптимизация памяти: В проекте Image Captioning (InceptionV3 + LSTM) перевел генерацию one-hot векторов «на лету», что сэкономило 53 ГБ ОЗУ при обучении.

Контакты и ссылки

GitHub: нужен доступ к резюме (здесь собраны основные ML/LLM проекты)

Telegram: @ваш_ник (рекомендую указать, это стандарт для быстрой связи)

Телефон: нужен доступ к резюме

Email: нужен доступ к резюме