Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

ML-инженер. • Фреймворки — FastAPI, Gradio, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ultralytics, Hugging Face Transformers, Hydra, Airflow, MLflow, TensorRT, Triton, Apache Spark • Библиотеки — Pydantic, Pandas, SciPy, GeoPandas, llama cpp python, scikit learn, scikit image, Dataset + DataLoader, supervision, OpenCV, Pillow, fiona, Shapely, GDAL, Rasterio, Loguru • Модели / Архитектуры / Предобученные решения — YOLO (pose, seg, track), SAM2.1, HR-Net, ResNet, Mask R CNN, U Net, EasyOCR, Tesseract, BERT, SpaCy, NLTK, Llama, XGBoost, LightGBM, SVM, RF, GCN • Разметка / Аннотация данных — Label Studio, CVAT • Другое — Anaconda, Kaggle, Jupyter Notebooks, Yandex AI Studio, Docker, Git, QGIS

Githib: https://github.com/Tatardav Участвовал в различных соревнованиях и занимался проектами: - Хакатон URBANCODE от компании Самолет 1 место, информация о кейсе: Хакатон состоял из двух частей: отборочной, в которой стояла задача детекции окон (строящегося дома) и классификации по степени их застроенности, и финальной, в которой к первоначальной задаче необходимо было добавить алгоритм по разметке окон на этажи и вертикали. https://codenrock.com/contests/hackathon-changellenge-2?ysclid=lxgoubslo#/ - Второй сезон Coderun, трек Машинное обучение 26 место (победитель) , сертификат: https://drive.google.com/file/d/1ZQwEVoRYjnwVQnygd_207Zfpy2YUGMYY/view?usp=sharing - X-MAS HACK 2023 6-7 место (кейс - Планирование рекламных кампаний), информация о кейсе: https://www.zavodit.ru/ru/calendar/event/44 - AgroCode Data Sience Cup 2023 9 место, информация о кейсе: https://codenrock.com/contests/agrocode-data-science2023?ysclid=lxgo0fimsz237372663#/info (https://github.com/Tatardav/Agrocode) - Гагарин Хакатон 2024 5 место (кейс - Юпитер), информация о кейсе: https://gagarinhack.ru/?ysclid=lxcauuo5fk969199085 - Элемент 119 от СИБУР 3 место (трек ИИ в химии): https://boosters.pro/championship/sibur_element_119/overview (https://github.com/Tatardav/Sibur_element_119) - Поиск дублей|Avito ML cup 2025 22 место: https://ods.ai/competitions/avitotechmlchallenge2025_2 В рамках участия в соревновании Avito ML Cup’25 был разработан алгоритм, который на основе различных атрибутов позволил выявлять дубли среди объявлений. Пайплайн объединял в себе различные подходы: от бустинга до мультимодальной модели CLIP, а также эвристики в предобработке данных.

Data Scientist / ML Engineer с 3+ годами опыта в Computer Vision и ML. Разрабатывал ML-системы для прогнозирования продаж, геоаналитики, анализа аэрофотоснимков и видео с БПЛА. Работал с полным циклом ML-разработки: сбор и очистка данных, разметка, feature engineering, обучение моделей, валидация, оптимизация, контейнеризация, API, дашборды и мониторинг качества. Основной стек: Python, PyTorch, OpenCV, ClearML, scikit-learn, CatBoost, XGBoost, YOLO, U-Net, Docker, FastAPI, PostgreSQL. Сильные стороны: Computer Vision (detection/segmentation/tracking), time-series forecasting, production-ready ML-пайплайны, измеримая оценка качества моделей и бизнес-эффекта.

ML разработчик уровня Middle+ из Москвы с опытом работы 3 года 8 месяцев. Специализируется на машинном обучении, компьютерном зрении и глубоком обучении. Имеет опыт работы в отраслях AgroTech, Urban technology и LifeStyle. Ключевые навыки: Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, PostgreSQL, SQL, Scikit-learn, ONNX, MLflow, FastAPI, Docker, gRPC, Bash, Git. Участвовал в проектах: - Green Pilot (AgroTech): организовал сбор и доразметку датасета для детекции яблок, дообучил модель подсчёта плодов, разработал модуль оценки характеристик яблок, реализовал модуль автоматической остановки ровера. - PIK Digital (Urban technology): построил end-to-end сервис генерации планировок квартир, увеличил скорость обработки данных, уменьшил нестабильность обучения моделей. - Проект в области LifeStyle: работал над системой трекинга с сохранением уникальных ID между камерами и CBIR-системой на основе EfficientViT.

Аналитик с 4+ годами опыта в BI, продуктовой аналитике, data engineering и ML. Запускаю аналитические продукты end‑to‑end: от витрин и ETL до дашбордов, A/B‑тестов и внедрения решений, улучшающих продуктовые метрики. Ключевой интерес — применение научных знаний для решения бизнес‑задач. Soft skills ● Аналитические способности — тест-анализ, декомпозиция задач, A/B‑дизайн, статистические проверки гипотез ● Коммуникация и внедрение — рекомендации на основе данных, влияние на метрики, запуск аналитических продуктов end‑to‑end ● Самообучение — применение научного подхода в бизнесе, CV, LLM, RAG

ML-инженер с опытом разработки продуктов на стыке компьютерного зрения и обработки естественного языка (LLM). Участвовал в полном цикле создания систем: от сбора требований и разметки данных до внедрения на производстве и интеграции с оборудованием. Руководил командами до 5 человек, взаимодействовал с заказчиками. Имею успешные кейсы внедрения AI-ассистентов на базе LLM и RAG, а также систем технического зрения для промышленности (детекция дефектов, роботизированная сортировка, eye-tracking).

Инженер-программист с более чем 4 годами опыта в backend-разработке и ML/NLP. Специализируюсь на построении ML-пайплайнов, интеграции LLM в продакшн, разработке agentic решений и high-load сервисов. Опыт охватывает полный цикл — от исследований и обучения моделей до CI/CD, мониторинга, cost-контроля и версионирования моделей, промптов, эмбеддингов и датасетов. Для повышения уровня компетенций проходил обучение в ИТМО в качестве магистранта по направлению подготовки: "Искусственный интеллект", также обмениваюсь опытом на тематических мероприятиях и дополнительно прохожу курсы.

AI-инженер с опытом разработки, оптимизации и развертывания моделей глубокого обучения в продакшн-среде. Специализируюсь на компьютерном зрении и генеративных моделях. Имею практический опыт квантования и конвертации моделей для инференса на edge-устройствах в реальном времени (ONNX, OpenVINO, TensorRT). Умею реализовывать архитектуры и алгоритмы с нуля, включая кастомные функции потерь, механизмы позиционного кодирования и методы глобальной оптимизации.

Пет-проекты • Прогнозирование цен криптовалют с использованием семантического анализа ново стей и технических индикаторов https://github.com/oxygeniswonderful/Market_Prediction_Using_News_and_Indicators • Составление оптимального портфеля инвестора с помощью методов машинного обу чения Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions/jpx-tokyo-stock-exchange-prediction • Разработка приложения для построения оптимального авиаперелета с учетом пред почтений пользователя https://github.com/oxygeniswonderful/AirPlan Опыт исследований • Разработка торговой стратегии на основе методов искусственного интеллекта • Создание пайплайна обработки данных и исследование различных методов отбора признаков модели • Подбор оптимальной модели для торговой стратегии и дальнейшая настройка гиперпараметров модели и самой стратегии • Предсказание коэффициентов балансировки портфеля инвесторов

● Опыт разработки более 6 лет ● Участие в проектировании архитектуры продукта ● Код-ревью, рефакторинг ● Уверенное знание фреймворка Streamlit ● Опыт использования GIT и Docker ● Аналитические и организационные навыки ● Опыт менторства начинающих специалистов

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 4 года ● Опыт в аналитике данных 5 лет ● Опыт руководства командами разработчиков 3 года ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, детекция, трекинг ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: распознавание именованных сущностей, классификация, генерация текста ● Оптимизация инференса нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Разработка алгоритмов интерпретации результатов нейросетевых моделей ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка интеллектуальных диалоговых ассистентов ● Разработка AI агентов

Кандидат физико-математических наук, индекс Хирша 5 (Scopus, Web of Science) Имеет более 40 работ по физике конденсированного состояния, из них 16 в журналах с высоким импакт фактором за рубежом. SPIN: 5924-6675, ORCID:0000-0002-5875-5997, ReseacherID: N-2008-2013 Кандидат физико-математических наук, 2006 г. Инженер-физик, диплом 1997 г. Владение английским языком на продвинутом уровне, писал статьи в хорошие журналы, понимаю азиатов. Создание аппаратно-программных комплексов, написание алгоритмов работы и программ, написание проектов. Создание трехмерных эскизов и чертежей, проекций Разработка и изготовление прецизионных электронных устройств на уровне ведущих инженеров. Отличная коммуникация (soft skills). Грамотная речь. Грамотное и четкое письменное изложение. Умение самостоятельно ставить задачу и находить решение. Разработка технического задания. Разработка проектной документации. Сбор и анализ информации. Постановка задач разработчикам. Навыки презентации нормативно-технической документации. Публичные выступления. Аналитические исследования. Написание научных статей. На высоком прикладном уровне владение высшей математикой, теплотехникой, химией. Водительское удостоверение категории В