Об авторе
Я специалист в области машинного обучения и R&D разработок с более чем 10-летним опытом. Поэтому я считаю, что смогу внести значительный вклад в большинство задач по управлению проектами или внедрению R&D разработок в повседневную практику (новые модели, интерпретация данных, API сервисы).
В настоящее время я руковожу отделом машинного обучения в ООО "Автодория" и возглавляю команду из 12 профессионалов в области ML, работающих в разных часовых поясах. Мы занимаемся разработкой систем компьютерного зрения и внедряем надежные методы MLOps в повседневную практику компании. Я добился высокой производительности команды разработки, улучшив показатель качества кода с 3 до 9,2 (по pylint). При этом удалось повысить в 5 раз эффективность написания и выполнения кода благодаря оптимизации подключаемых библиотек, структурированным процессам проверки кода, CI/CD и регулярным сессиям по обмену знаниями.
Мой опыт включает в себя:
- Разработка и внедрение инфраструктуры обработки данных (MLOps), включая несколько GPU-серверов и эффективную обработку данных до 500 ГБ
- Создание и поддержка комплексной инфраструктуры MLOps с использованием ClearML, CVAT и GitLab CI/CD
- Руководство межфункциональными командами в создании инновационных решений для сложных аналитических задач
- Анализ и публикация исследовательских статей, в том числе о собственных оптимизированных ML моделях (уровень Q1, Q2)
- Успешное увеличение финансирования НИОКР со 174 000 до 294 000 USD за счет стратегического управления проектами
- Комплексную разработку систем компьютерного зрения и анализа данных от идеи до API-сервисов (FastAPI + Jinja2Templates, PyTorch, PyQt, SQL)
- Создание и внедрение программно-аппаратных комплексов (Python, Arduino, EasyEDA, Blender, 3D print, API, SCADA)
Coding:
MLOps:
Hardware:
Если вам стало интересно, предлагаю следующую последовательность действий:
- Просмотреть резюме
- Оценить мои профессиональные проекты
- Написать мне e-mail с предложением работы или проекта!
Авторский материал, представленный на данном сайте распространяется по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike CC BY-SA (исключительно в том объеме, который представлен, и если не оговорено другое).