Денис П. ML разработчик, Middle+

ID 17406
ДП
Денис П.
Мужчина, 23 года
Россия, Ростов-на-Дону, UTC+3
Ставка
2 500 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 6 ноября 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
ML разработчик
Грейд
Middle+
Навыки
*nix
*nix подобные системы
.NET
.sh скрипты
Active Directory
admin
Admin Panels
AMQP
amqplib
Anaconda
analysis
analyst
analytical and critical thinking
Analytical Skills
Analytics
Analytics SDK
Asyncio
AsyncAPI
async/await
AWS S3
AWS S3 Bucket
Backend
Backend development
Bash
Bash basics
Bash scripting
Bash Shell
BashScript
BeautifulSoap4
beautifulsoup
BeautifulSoup4
Beautiful soup
BeautifulSoap
beatifulsoup4
C#
C# Visual Studio
C++
C++ Builder
C++11
C++14
C++17
C/C++
caffe
Chrome WebDriver
Chrome DevTools
chromium
chromedriver
Clang
computer science
Computer Vision
Computer Networks
Debugging
debugger
Desktop
developer
Docker
Docker Compose
Docker Desktop
Scikit-learn
Scikit-image
Keras
tensor
Tensorflow
TensorFlow Models
torch
Torchvision
PyTorch
Libcurl
libraries
cv2
mlcv
OpenCV
Audio Service
Image Processing
Image recognition
llm
Python
Pandas
Seaborn
Flask
Numpy
SQL
Git
Linux
Matplotlib
Sklearn
PostgreSQL
JavaScript
SciPy
MLflow
MS Windows
PyCharm
arima
Gan
sklea
ML
engineer
Декомпозиция и структуризация задач
Разработка
сервисы
статистика
Streamlit
OpenVINO
Librosa
TorchAudio
Neural networks
Prunning
Compression
RealTimeAudio
Обучение
Unreal Engine 4
IPC
Socket
Socket Connection
process
ос
Работа с интеграциями
Pika
rmq
UNET
RNN
CNN
Communication
RabbitMQ
модель
обработка
Программное обеспечение
Lightgbm
анализ
гипотезы
AWS
Hadoop
Kafka
Network
pyvis
Blockchain
FastAPI
MapReduce
Аналитика
Визуализация
Визуализация данных
данных
инвестиции
использование
Медиа
фреймворк
QT
Базы данных
Plotly
cv
библиотеки
решений
Отрасли
Blockchain
Logistics & Transport
Manufacturing
Telecom
Urban technology
Знание языков
Русский — C2
Английский — B2
Главное о специалисте
Опытный ML-разработчик, специализирующийся на сложных проектах в области телекоммуникаций, производства, логистики, городской инфраструктуры и блокчейна. Обладает глубокими знаниями и навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Python, C++, Docker, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, Kafka, Hadoop, RabbitMQ, FastAPI и др. Имеет опыт работы с библиотеками визуализации данных и их характеристик (Seaborn, Plotly), в т.ч. с построением веб-интерфейсов (дашбордов) управления и обработки данных (Streamlit). Успешно реализовал несколько проектов, включая разработку модуля для интеграции в среду UE, создание программно-аппаратного комплекса для обнаружения включений шлака в струе жидкой стали, разработку серверного модуля нейросетевого шумо-эхоподавления для ВКС крупного российского банка, а также создание интеллектуальной системы классификации и распознавания аномалий во временных рядах (ИСКРА). Опыт работы специалиста включает в себя разработку и тестирование гипотез систем компьютерного зрения, реализацию алгоритмов и нейросетевых компонентов для сегментации и классификаций областей на снимках, анализ и визуализацию данных инвестиций в проекты, связанные с blockchain. Cпособен эффективно решать сложные задачи, связанные с машинным обучением и анализом данных, и обладает навыками разработки и тестирования гипотез, построения архитектуры систем и обеспечения коммуникации с заказчиком. Готов решать нетривиальные задачи при помощи исследовательского подхода. Имеет большой опыт работы в направлениях анализа данных в направлении DataScience - глубоко погружен в понимание принципов работы БД, теорию реляционных БД, теорию декларативных языков (SQL) и неформализованных данных. Глубоко понимает принципы математической статистики, умеет применять наборы инструменты анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, др.) Имеет высшее образование по специальности на стыке Программной Инженерией и Прикладной Математикой (Математическое Обеспечение).
Проекты   (2 года 3 месяца)
Реализация интеграции модуля ШЭП на стороне в среду UE
Роль
ML Engineer
Обязанности
Описание проекта: Модификация модуля ШЭП для работы на стороне клиентского компонента Обязанности в проекте: В качестве ML Engineer: Модификация модуля для сборки на стороне ОС Windows; реализация IPC (Inter-Process Communication) для интеграции на стороне среды UE посредством применения системных TCP сокетов. Достижения: Удалось достичь высокого качества аудио с низкой задержкой.
Стек специалиста на проекте
C++, Communication, Работа с интеграциями, MS Windows, ос, process, Socket Connection, Socket, Unreal Engine 4, ML, engineer, IPC
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Март 2024 - Октябрь 2024  (8 месяцев)
ПАК для обнаружения и прогнозирования включений шлака в струе жидкой стали
Роль
ML Engineer
Обязанности
Описание проекта: Программно-аппаратный комплекс для обнаружения и прогнозирования включений шлака в струе жидкой стали на металлургических производствах. Сервис детекции струи и сегментации шлака реализован на Python c использованием OpenCV для обработки видеопотока. В рамках пайплайна обработки данных, применяется обученная модель YOLOv8 для детекции струи стали в кадре с дальнейшей сегментацией шлака модифицированной моделью архитектуры UNET. Нейросетевой модуль коммуницирует с BackEnd сервисом по через RabbitMQ через библиотеку Pika. Обязанности в проекте: В качестве ML Engineer: Разработка и обучение нейросетевого модуля определения включений шлака в струе жидкой стали, разработка модуля прогнозирования объема включений шлака. Достижения: Удалось достичь точности в 96% расчета содержания шлака в конечной выпуске стали.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, обработка, Разработка, Программное обеспечение, Обучение, модель, UNET, Pika, PyTorch, Backend, Python, ML, RabbitMQ, engineer, rmq, CNN, RNN
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Январь 2024 - Сентябрь 2024  (9 месяцев)
Серверный модуль нейросетевого шумо- эхоподоавления для ВКС крупного российского банка
Роль
ML Engineer | TL
Обязанности
Описание проекта: Интегрируемый модуль, производящий шумо- эхоподавление с применением моделей нейронных сетей в реальном времени на стороне сервеной архитектуры ВКС. Проект состоял из двух этапов: 1- Разработка и тестирование гипотез методов реализации шумо- эхоподавления с использованием нейросетевых и алгоритмических решений. Для визуализации и апробации комбинаций решений использовался Python, Streamlit, также для графического представления данных о эффективности различных гипотиз применялась библиотека Seaborn. Обучение нейросетевых модулий проводилось с использованием PyTorch, TorchAudio. В рамках подготовки набора данных для анализа зашумленности применялось построение датаграмм с дальнейшим преобразованием в тензоры частотных характеристик аудио с применением Pandas. 2- Реализация и интеграция серверного компонента шумоподавления. Для обеспечения работы с аудиопотоком в режиме реального времени без задержек нейросетей модуль оптимизирован с использованием Prunning и Compression. В рамках интеграции нейросетевой модуль написан на C++ с использованием OpenVINO. Дополнительно для упрощения работы по интеграции на стороне заказчика процесс сборки необходимых модулей и библиотек реализован с использованием Docker. Дополнительно для упрощения работы по интеграции на стороне заказчика процесс сборки необходимых модулей и библиотек реализован с использованием Docker. Обязанности в проекте: В качестве TeamLead: Декомпозиция и верификация задач, построение архитектуры, обеспечение коммуникации с заказчиком. В качестве ML Engineer: Разработка и тестирование гипотез, обучение и тестирование нейросетевого модуля шумо- эхоподавления, модификация нейросетевого для работы в качестве серверного компонента. Достижения: Удалось достичь высокой степени улучшения качества аудио в реальном времени при низком потреблении вычислительных ресурсов.
Стек специалиста на проекте
C++, Работа с интеграциями, Streamlit, Разработка, Программное обеспечение, Обучение, гипотезы, использование, Pandas, Seaborn, PyTorch, Neural networks, Docker, Python, Декомпозиция и структуризация задач, OpenVINO, ML, библиотеки, engineer, Librosa, RealTimeAudio, данных, решений, Prunning, Compression, TorchAudio
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Август 2023 - Февраль 2024  (7 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм, Парт-тайм (4 ч/день)
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Донской государственный технический университет
Специальность
Математическое обеспечение и администрирование информационных систем (Бакалавриат)
Завершение учебы
2023 г.
Высшее
Учебное заведение
Донской государственный технический университет
Специальность
Искусственный интеллект в медиа технологиях (Магистратура)
Завершение учебы
2025 г.

Похожие специалисты

BioTech, Pharma, Health care & Sports • GameDev • Information Security • Urban technology
КА
Ковальчук А.
Нижний Новгород
ML разработчик
Senior
4 375 Р/час
C#
C++
C/C++
Docker
Eclipse
HTML
Java
JavaScript
Linux
Lua
+47

Профессиональный опыт: Архитектура и реализация интегрированной системы биометрического распознавания, Разработка мобильных приложений для Ios/Android, обрабатывающих изображения/видео, Руководство группой разработчиков приложений для обработки видео, Расширение и внедрение Mediapipe, Конвертация нейросетевых моделей в мобильные бэкенды, Построение конвейеров для обучения и вывода моделей детекторов, регрессоров и классификаторов. Оптимизация нейронных сетей на основе задач. Награды ● Хакатон "Цифровой прорыв 2020" 3-е место в задаче видеонаблюдения за сдачей экзаменов ● Хакатон "Цифровой прорыв 2021" 2-е место в командном зачете в задаче CardioSpike Специалистом написано множество научных работ и статей.

Подробнее
FinTech & Banking
АЮ
Александр Ю.
Москва
ML разработчик
Middle+
2 875 Р/час
SQL
Python
Seaborn
XGBoost
PostgreSQL
Scikit-learn
CatBoost
Lightgbm
MLflow
Pandas
+18

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

Blockchain • Logistics & Transport • Manufacturing • Telecom • Urban technology
ДП
Денис П.
Ростов-на-Дону
ML разработчик
Middle+
2 500 Р/час
*nix
C#
C++
developer
Communication
chromium
MapReduce
Analytical Skills
OpenCV
C++17
+152

Опытный ML-разработчик, специализирующийся на сложных проектах в области телекоммуникаций, производства, логистики, городской инфраструктуры и блокчейна. Обладает глубокими знаниями и навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Python, C++, Docker, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, Kafka, Hadoop, RabbitMQ, FastAPI и др. Имеет опыт работы с библиотеками визуализации данных и их характеристик (Seaborn, Plotly), в т.ч. с построением веб-интерфейсов (дашбордов) управления и обработки данных (Streamlit). Успешно реализовал несколько проектов, включая разработку модуля для интеграции в среду UE, создание программно-аппаратного комплекса для обнаружения включений шлака в струе жидкой стали, разработку серверного модуля нейросетевого шумо-эхоподавления для ВКС крупного российского банка, а также создание интеллектуальной системы классификации и распознавания аномалий во временных рядах (ИСКРА). Опыт работы специалиста включает в себя разработку и тестирование гипотез систем компьютерного зрения, реализацию алгоритмов и нейросетевых компонентов для сегментации и классификаций областей на снимках, анализ и визуализацию данных инвестиций в проекты, связанные с blockchain. Cпособен эффективно решать сложные задачи, связанные с машинным обучением и анализом данных, и обладает навыками разработки и тестирования гипотез, построения архитектуры систем и обеспечения коммуникации с заказчиком. Готов решать нетривиальные задачи при помощи исследовательского подхода. Имеет большой опыт работы в направлениях анализа данных в направлении DataScience - глубоко погружен в понимание принципов работы БД, теорию реляционных БД, теорию декларативных языков (SQL) и неформализованных данных. Глубоко понимает принципы математической статистики, умеет применять наборы инструменты анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, др.) Имеет высшее образование по специальности на стыке Программной Инженерией и Прикладной Математикой (Математическое Обеспечение).

Подробнее
FinTech & Banking • HRTech • IoT • Marketing, Advertising & Design
НП
Никита П.
Санкт-Петербург
React Native разработчик
Middle+
3 125 Р/час
MobX
Ant.design
React Hook Form
React Query
JavaScript
WebSockets
Redux
Работа в команде
JSON API
admin
+32

Никита — опытный Middle+ React Native разработчик с навыками работы в командах. Он обладает широким спектром технических навыков, включая работу с такими инструментами и технологиями, как Adobe Photoshop, Docker, Express.js, Figma, Git, JavaScript, JSON API, Node.js, PostgreSQL, React, Redux, REST API, SQL, SSR, Styled Components, TypeScript, Webpack, WebSockets и другие. Никита участвовал в разработке нескольких проектов, где выполнял роль frontend разработчика. В его обязанности входило создание новых фич, поддержка старых, кросс ревью, осуществление приёмки дизайна и требований, проектирование архитектуры Front-end приложения, разработка компонентов, адаптивная вёрстка, проведение код-ревью, взаимодействие с дизайнерами, менеджерами, backend-разработчиками и другие задачи. Общая продолжительность работы Никиты на проектах составляет 3 года.

Подробнее
Information Security • LifeStyle
ЕМ
Елена М.
Старый Оскол
QA ручной
Middle
2 375 Р/час
Регрессионное тестирование
методологии
Integration testing
UI
Functional testing
Тест-планы
запросы
pixelperfect
Kafka Tool
Agile/Scrum
+48

Елена — опытный специалист по ручному QA. Она обладает навыками работы с инструментами тестирования, такими как Postman, Jira, SQL, Swagger, Confluence, DevTools и другими. Елена работала тестировщиком ПО в компании ООО МКК «ЦЕНТРОФИНАНС ГРУПП», где занималась функциональным, регрессионным и интеграционным тестированием, составляла тестовую документацию и работала с трекерами задач. Также она имеет опыт работы с реляционными базами данных и составления SQL-запросов. На предыдущем месте работы Елена внедрила единую форму документации, что повысило эффективность работы команды на 20%. Она проводила интеграционное тестирование для более чем 15 модулей системы, обеспечив корректность взаимодействия между компонентами и снизив количество интеграционных дефектов. Также Елена работала специалистом по тестированию в области информационных технологий в МАУ СШОР «Золотые перчатки». Там она занималась функциональным тестированием, тестированием пользовательского интерфейса, требований и адаптивного дизайна, а также кросс-браузерным тестированием.

Подробнее