Резюме

Руководитель в сфере ИИ | R&D

Имею более 10 лет опыта работы в области анализа данных, статистики, научных исследований, разработки устройств и Computer Science. Я начал свой путь как младший научный сотрудник и внес вклад в разработку 5 новых методик физического и химического анализа. Кроме того, получилось создать 3 программы для систем оптического контроля и усовершенствовать системы и подходы к проведению физико-химических исследований непосредственно в цехах. В настоящее время я возглавляю отдел машинного обучения (R&D) из 12 человек, занимающихся разработкой передовых систем компьютерного зрения. За время работы удалось улучшить читаемость кода с 3 до 9,2 по pylint, а также внедрить новые data-driven подходы физико-химического и оптического контроля. Мои R&D проекты способствуют внедрению инноваций в системы мониторинга и контроля, повышают операционную эффективность и качество готовой продукции.

Ключевые навыки:

Технические навыки:

Python, FastAPI, PyTorch, OpenCV, Streamlit, Git, DVC, Docker, jupyter-hub, CVAT, ClearML, Nextcloud, GitLab, Ubuntu Server (R&D Infrastructure).

Опыт работы

Директор по инновациям (ML, R&D) (2022 - н.в.)

ООО “Автодория”, Казань, РФ

Специализация в области интеллектуальных решений для транспортной инфраструктуры. Разработки компании сократили смертность и количество инцидентов на дорогах на 51% и 15.6% соответственно.

Обязанности:

1. Управление разработкой и создание нейросетей для компьютерного зрения
2. Настройка MLOps процессов, оптимизация и развертывание МЛ систем на базе PyTorch моделей
3. Поддержка научно-исследовательских проектов, стратегия и выполнение исследований в области компьютерного зрения и анализа дорожных сцен
4. Управление 12 сотрудниками (разработка, разметка) для создания систем анализа дорожных сцен
5. Разработка Ml-пайплайнов, автоматизация и тестирование процессов обучения
6. Контроль жизненных циклов моделей, оценка рыночных и научных перспектив
7. Представление решений высшему руководству и клиентам
8. Подготовка бюджета на исследования и разработки

Достижения:

1. Реализована автоматизированная система развертывания проектов (GitLab CI/CD, tox, FastAPI, ansible) c линтерами и тестами (black, pylint, flake8, pytest), что позволило повысить читаемость кода с 3 до 9.2
2. Внедрены код-ревью и лайф-кодинги (еженедельные сессии), что повысило эффективность работы команды разработчиков с 1 до 5 merge запросов в месяц
3. Подано 4 заявки на получение гранта и 2 отчета о выполненных грантах

Инженер Машинного Обучения (2021 – 2022)

rebels.ai, удаленно

Компания специализируется на внедрение AI и программного обеспечения в различные индустрии.

Обязанности:

1. Установка и поддержка ML инфраструктуры на 2 серверах с 4 GPU
2. Подготовка данных и создание соответствующих пайплайнов для спутниковых данных (sentinel, Google Earth Engine, Nasa) и табличных данных (ground station data: CO2, PM 2.5, PM 2.5, PM 10, industrial data)
3. Создано более 20 jupyter ноутбуков для работы с данными, анализа и статистики (pandas, geopandas, matplotlib, sentinelhub, gee, numpy)

Достижения:

1. Конфигурация и поддержка серверной инфраструктуры
2. Разработано 3 нейросети для спутниковых и табличных данных
3. Анализ и работа с большими массивами данных (500 GB), оптимизация вычислений – сокращение используемой памяти с 54 до 13 GB, разработка проектов по климатическому и спутниковому мониторингу

Руководитель лаборатории (2011 - 2022)

ПАО “ФосАгро”, АО “НИУИФ”, Череповец, РФ

Старейший и единственный в России научно-исследовательский институт, специализирующийся на исследованиях в области технологий переработки фосфатного сырья и производства фосфорной и серной кислот, фосфор- и азотсодержащих минеральных удобрений. Является ведущим в стране учреждением в области стандартизации и сертификации минеральных удобрений, серной и фосфорной кислот и сопутствующих продуктов, а также метрологического обеспечения производств.

Обязанности:

1. Управление командой исследователей (4 человека)
2. Управление лабораторией
3. Проведение статистических исследований и планирование экспериментов: разработка новых методик и подходов анализа, сбор данных (АСУТП, MES)

Достижения:

1. Команда и лаборатория созданы с 0: поиск финансирования, выбор оборудования и найм персонала
2. Создание полного цикла разработки промышленных устройств контроля (включая разработку программного обеспечения)
3. Финансирование увеличено с 174,000 до 294,000 USD в год

Старший научный сотрудник:

1. Написано 2 программы для промышленных устройств контроля физических параметров
2. Разработано 2 прототипа устройств контроля качества производственных процессов (arduino, 3D printing, laser cut) и созданы методики для их использования

Научный сотрудник:

1. Разработано 3 методики физического и химического анализа
2. Написана программа распознавания гранул на базе топологического анализа (PyQt5, opencv, pyserial, numpy, scipy, pandas)

Младший научный сотрудник:

1. Разработано 2 методики для физико-химических методов анализа
2. Написано 2 программных обеспечения для оптического микроскопа и рентгенофлуоресцентного спектрометра (PyQt5, opencv, pyserial, numpy, scipy, pandas)

Доцент, Ведущий научны сотрудник (2018 - 2023)

Череповецкий Государственный Университет, кафедра автоматизации и управления, кафедра химических технологий, Череповец, РФ

Один из ведущих региональных отраслевых институтов.

1. Руководство исследовательских проектов в области ESG, спутниковых данных, компьютерного зрения и аналитической химии; управление лабораторией
2. Написано 2 методички, опубликовано 5 научных работ

Проекты

Стартап ООО “LogicYield” (2022 — н.в.)

сооснователь | инженер-программист (MlOps), удаленно, РФ

Сартап в области интеллектуальных устройств оптического контроля

1. MLOps и серверная инфраструктура (ClearML, Minio, CVAT, GitLab CI/CD, Docker Compose, FastAPI, Jupyter-hub)
2. Разработка и внедрение программного обеспечения для промышленных устройств: бэкенд и клиентские модули (PyQt, OpenCV, scipy, numpy, pyserial, pyUSB, SQL, FastAPI, MQTT, multithreading)
3. Разработка и оптимизация нейросетевых моделей анализа гранул для CPU, написано 3 научных работы уровня Q1, Q2 (CNN + Fourier, CNN + BoundaryIoU)
4. Привлечено финансирование в размере $110,000. Успешно проведено более 4 опытно-промышленных испытаний, достигнуты первые продажи

Система многоклассовой классификации спутниковых изображений лесов Амазонки (модель и API)

Разработана нейронная сеть для многоклассовой классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Сделан акцент на “индустриальное” качество кода с использованием технологий: pytorch_lightning, timm, ClearML, linters (black, isort, nbstripout, flake8), types with pydantic, DVC.
Примечания:

1. проект создан мной в рамках курса CVRocket
2. в открытом проекте представлены модели без длительного дообучения (примерно 15 эпох)

Навыки: Компьютерное зрение · Машинное обучение · MLOps · FastAPI · PyTorch · Нейронные сети

Распознавание ГРЗ машин (OCR) | FastAPI | Telegram | TON

В настоящий OCR проект включены:

1. Сегментационная нейронная сеть для определения положения номера ГРЗ (часть 1/3)
2. OCR нейронная сеть для распознавания символов в области ГРЗ (часть 2/3)
3. API сервис для работы ансамбля моделей (часть 3/3)
4. Дополнительно реализованное приложение в Телеграм для сохранения места парковки с возможностью оплаты TON (в рамках хакатона TON x ETH Belgrade)

Навыки: Компьютерное зрение · Машинное обучение · MLOps · FastAPI · PyTorch · Нейронные сети

Образование

• 2017 | Кандидат технических наук (специальность приборы и методы экспериментальной физики) | Институт аналитического приборостроения РАН
• 2014 | Диплом о дополнительной квалификации “учитель химии” (с отличием) | Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет педагогического образования
• 2012 | Специалист по двойной специальности: аналитическая химия и нанотехнологии (с отличием) | Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, химический факультет
• 2007 | Среднее образование (с отличием) | Гимназия № 14

Рекомендации

Timur Fatykhov | my teacher at CVRocket course

I had the pleasure of teaching Dmitrii Iunovidov in my Machine Learning (CVRocket) course at DeepSchool. Throughout our time together, I was consistently impressed by his commitment to learning, enthusiasm, and deep passion for knowledge.

As a student, Dmitrii consistently demonstrated a high level of eagerness and intellectual curiosity, actively engaging with course material. He actively participated in class discussions, asked insightful questions, and consistently produced exemplary work. This earned him a place among the top 3 graduates of the sixth cohort of the course.

Furthermore, Dmitrii brought and developed his own project for car plate OCR, which was highly regarded by my colleagues.

What truly stood out about Dmitrii was his ability to think critically and analyze complex issues. He possesses a natural aptitude for problem-solving, and his analytical skills are sure to serve him well in his future endeavors.

Marat Gilmanov | managed me directly in Avtodoria LLC

I have been working with Dmitrii Iunovidov, the Head of Machine Learning at Avtodoria LLC, since 2022. Throughout our collaboration, I have been consistently impressed by his innovative approach, strategic thinking, and expertise in developing ML content and strategy.

As the Head of Machine Learning (R&D), Dmitrii has a deep understanding of our target audience’s needs and the ability to create compelling content that resonates with them. He has a natural talent for finding unique perspectives and approaches that set our content apart from the competition. Additionally, he has developed a robust and effective R&D infrastructure using Ubuntu Server, CVAT, ClearML, Nginx, Docker, and FastAPI.

Dmitrii’s strategic thinking and ability to develop effective R&D content campaigns have been particularly impressive. He has a keen eye for what works and what doesn’t, and has been instrumental in helping our company achieve our R&D goals.

Not only is Dmitrii skilled in his technical abilities, but he is also a pleasure to work with. He is a strong communicator and always goes the extra mile to ensure the success of our campaigns.

I highly recommend Dmitrii Iunovidov for any opportunity in the field of R&D content development and strategy. He has consistently demonstrated his ability to excel in his role. It has been a pleasure to work with him, and I am confident that he will be a valuable asset to any team or organization.

Ikechi Ndukwe | my colleague at LogicYield LLC

Dmitrii is an exceptional leader and mentor in the fields of Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision, applying these technologies to solve real-world problems. He is also a highly skilled MLOps Engineer. Beyond his technical expertise, Dmitrii is an experienced researcher and a dedicated team player who is always eager to support his colleagues and mentees. His guidance has been immensely beneficial to my PhD research, providing valuable insights and direction.

Working with Dmitrii has been a great pleasure, and I wholeheartedly endorse him for any position in the fields of Machine Learning and Research & Development.

Дополнительное образование

• 2024 | CVRocker course of professional end-to-end Computer Vision (CVRocker, 7 месяцев)
• 2019 | Microsoft Professional Program. Data Science (Microsoft, 1 год)
• 2017 | Machine learning and data analysis (МФТИ & Yandex, 1 год)
• 2015 | Data Science (Johns Hopkins University, 1 год)

Languages

• Русский (родной)
• English (C1, продвинутый)
• Болгарский (начальный)

Other

Награды и гранты

1. Инженер года - Российский союз научных и инженерных общественных объединений, 2022
2. 1 место в конкурсе “Инженер года” - Вологодская область, 2021
3. Благодарственное письмо - Череповецкий Государственный Университет, 2020
4. 1 место в корпоративном конкурсе “Молодой руководитель” на АО “Апатит” и 3 место по всей корпорации “ФосАгро” - корпорация “ФосАгро”, 2019
5. Благодарственное письмо - губернатор Вологодской области, 2019
6. Почетная грамота РАН - Российская Академия Наук, 2019
7. Почетный диплом - Российский союз химиков и росхимпрофсоюза, 2019
8. 2 место в конкурсе “Инженер-новатор года” - Вологодская область, 2018
9. Благодарственное письмо - АО “НИУИФ”, 2018

Свидетельства, патенты, акты о внедрении

• Устройство рентгенооптического контроля сыпучих материалов. Патент на полезную модель
• Программа “Granules Calculator by Yunovidov D.V.” (для автоматического расчета гранулометрического состава удобрений по цифровому изображению)
• Программа “Salt Index Calculator” (для теоретического расчета солевого индекса минеральных удобрений)
• Программа “DSpectra” (для управления энергодисперсионным рентгенофлуоресцентным (ЭД РФА) спектрометром с математической и статистической обработкой и сохранением спектров)
• Акт о внедрении системы автоматического анализа гранулометрического состава на предприятии АО “Апатит” (г. Череповец, РФ)
• Акт о внедрении программного обеспечения для оптического распознавания гранул на предприятии АО “Апатит” (г. Череповец, РФ)

Обо мне

От колб до кода: мой путь к захватывающей карьере, превратившей меня из аналитика-химика в директора по инновациям в области компьютерного зрения. Движимый страстью к науке я использую Python и PyTorch для решения сложных задач в различных отраслях производства и контроля. Будучи поклонником Linux, я чувствую себя немного некомфортно без своего компьютера.

У меня есть лицензия ISSA Inshore Skipper & Boat Master и водительские права, и я люблю их все использовать!

•  GitHub
• OCRID
• Scopus (ID 37073674700)
• Web of Science (ID AAG-5290-2020)
• РИНЦ (ID 946334)

Файлы

• Резюме в pdf
• Резюме в doc
• Диплом специалиста
• Диплом к.т.н.