РБ
Роман Б.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 500 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 октября 2024 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Системный аналитик
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Достижения:
- Участвовал в DS-хакатоне GLOWBYTE AUTUMN HACK 2023 в составе команды, занявшей первое место
- Выполнил более 20 исследований в сфере Data Science
- Провел анализ коллекции текстов на основе тематического моделирования и написал статью на английском языке в престижный научный журнал квартиля Q1
- Победитель Autumn Hack 2023
Обучение:
- 2024, PyMagic
MLOps. Промышленный ML
- 2023, Нейролис
Программная Платформа Аналитики медиаданных в реальном времени
RTMIP (Real Time Media Identification Platform) для детекции и
идентификации объектов с использованием комплекса технологических решений на основе нейротехнологий и алгоритмов искусственного интеллекта (СПО «RTMIP»)
Проекты
(4 года 8 месяцев)
Крупный оператор магистральных нефтепроводов
Роль
Presale архитектор / Системный аналитик / Аналитик данных
Обязанности
Суть проекта: Разработка MVP системы для автоматизированного выявления нарушений техники безопасности на основе анализа видеоданных, получаемых с видеорегистраторов, установленных на спец. технике.
Длительность проекта: 2 месяца.
Размер команды: 6 человек.
Стек технологий, используемый на проекте: OpenCV, Pytorch, Ultralytics, MinioS3, FastAPI, Docker.
Выполняемые задачи:
• детализация требований от заказчика,
• разработка не стандартного алгоритма детектирования,
• проработка взаимодействия микросервисов,
• подготовка данных для обучения моделей,
• обучение и тестирование моделей,
• написания кода обвязки сервиса модели,
• написание эксплуатационной документации,
• демонстрация системы заказчику.
Достижения: Разработан специальный алгоритм обработки кадров видео низкого разрешения и качества, который позволил определять несколько классов нарушений со средней точность 90 %.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, FastAPI, PyTorch, MinIo, Docker
Отрасль проекта
Urban technology
Период работы
Июль 2024 - По настоящее время
(4 месяца)
Цифровой помощник службы поддержки всероссийской акции
Роль
Presale архитектор / Системный аналитик / Аналитик данных
Обязанности
Суть проекта: Создание цифрового помощника службы поддержки всероссийской акции на основе большой языковой модели и метода RAG (карта знаний). Классификации запросов и генерация ответов осуществляется русскоязычной большой языковой моделью GigaChat, подключаемой как облачный сервис через API. Реализованы механизмы автоматической фильтрации запросов и извлечения информации из источников данных. Доступ к чат-боту организован посредством кроссплатформенной системы мгновенного обмена сообщениями Telegram или через программный интерфейс RestAPI.
Длительность проекта: 2 месяца.
Размер команды: 4 человека.
Стек технологий, используемый на проекте: Python, Prompt engineering.
Выполняемые задачи:
• детализация требований от заказчика,
• исследование проприетарных больших языковых моделей;
• создание классов по определенным темам для автоматического извлечения информации в карту знаний;
• составление и оптимизация промтов;
• написание кода для реализации дополнительного функционала;
• тестирование разработанного решения.
Достижения: Реализован метод RAG на основе карты знаний с применением российской LLM, позволяющий чат-боту стабильно отвечать на различные вопросы пользователей (95 % релевантных ответов).
Стек специалиста на проекте
API, Python, REST API
Отрасль проекта
Urban technology
Период работы
Май 2024 - Июль 2024
(3 месяца)
Система поиска информации в корпоративной базе знаний с использованием искусственного интеллекта (MVP).
Роль
Presale архитектор / Системный аналитик / Аналитик данных
Обязанности
Суть проекта: Система предназначена для автоматизации и оптимизации процессов, связанных с поиском документов и текстовой информации в источниках данных, а также анализом неструктурированных текстов на естественном языке.
Длительность проекта: 3 месяца.
Размер команды: 5 человек.
Стек технологий используемый на проекте: Python, langchain, llama_cpp, ChromaDB, Prompt engineering.
Выполняемые задачи:
• сбор требований и составление ТЗ;
• проектирование архитектуры системы, выбор стека технологий;
• создание макетов UI;
• написание системных постановок разработчикам;
• исследование открытых больших языковых моделей (LLM);
• составление и оптимизация промтов;
• написание кода для реализации MVP;
• тестирование разработанного решения.
Достижения: Реализован расширенный метод RAG на основе открытых локальных LLM.
Стек специалиста на проекте
langchain, ngineering, Написание ТЗ, ChromaBD, prome, llama, Проектирование архитектуры, Python
Отрасль проекта
Urban technology
Период работы
Февраль 2024 - Май 2024
(4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
ЮРГПУ (НПИ) им М.И. Платова Волгодонский Институт
Специальность
Автоматизация технологических процессов и производств. Инженер.
Завершение учебы
2012 г.
Высшее
Учебное заведение
ЮРГПУ (НПИ)
Специальность
Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами.
Завершение учебы
2014 г.