Илья Л. ML разработчик, Middle+

ID 28803
ИЛ
Илья Л.
Мужчина, 28 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 917,65 Р/час
вкл. НДС 5% (145.24 Р)
Специалист доступен с 1 августа 2025 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
tss
vita
srt
Whisper
Bert
roberta
*nix
runtime
TensorRT
Apache AirFlow
kubrrnetis
prometeus
Grafana
Librosa
PyTorch
Pathon
dash
C#
DAU
engineer 4
ВНА
DBT
scientists
compute
Invision
Detection
vcr
Информационные системы
Разработка
kyc
bgp
анализ
Видео
AEM6
Gradio
fixture
YandexGPT
transformers
Бизнес требования
контейнеры
Классификация
BSC
npd
YOLO
UNET
EasyOCR
OpenCV
Logging
fine
Blitz
Tastapie
Flow.js
C++
CatBoost
CNN
Docker
DVC
FastAPI
Gan
Git
gRPC
HuggingFace
hydra
leasing
Lightgbm
MLflow
MySQL
NLP
Numpy
Pandas
PostgreSQL
Python
RNN
Sklearn
Stable Diffusion
Streamlit
Triton Inference Server
TTS
XGBoost
llm
SQL
Отрасли
BioTech, Pharma, Health care & Sports
Media
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.
Проекты   (4 года 2 месяца)
Langswap
Роль
ML developer
Обязанности
● Исследования в области речевых технологий (TTS, ASR, voice classification, speech +gpt) ● Участие в Emotion Recognition Challenge 2024 ● Руководство командой по сбору датасета для TTS (аренда студии, подбор актёров, генерация текстов). В результате, модели синтеза речи стали звучать естественнее ● Развертывание моделей на serverless платформе runpod ● Ускорение инференса моделей (triton + потоковая реализация) - в результате, ● экономия gpu часов 30% ● Обучение моделей синтеза речи ● Разработка пайплайна по переводу видео
Достижения
● Собрал и подготовил уникальный датасет (аренда студии, подбор актёров, генерация текстов), что повысило естественность звучания моделей на 25%. ● Оптимизировал пайплайн предобработки аудио, сократив время подготовки данных на 40%. ● Внедрил Triton Inference Server + потоковую обработку, что снизило затраты GPU на 30%. ● Добился уменьшения задержки инференса в 2 раза для ASR (автоматического распознавания речи). ● Разработал модель классификации эмоций в речи (точность 85% на валидационном наборе). ● Применил мультимодальный подход (аудио + текст), улучшив качество распознавания на 15%. ● Настроил serverless-инфраструктуру на RunPod, что позволило масштабировать TTS/ASR-сервисы без лишних затрат. ● Автоматизировал деплой моделей, сократив время выкатки обновлений с 2 часов до 15 минут. ● Создал сквозной пайплайн: ASR → машинный перевод → TTS с сохранением эмоциональной окраски. ● Интегрировал GPT-4 для пост-обработки текста, улучшив качество перевода на 20%.
Стек специалиста на проекте
Docker, Python, Bash, Grafana, Kubernetes, Prometheus, PyTorch, Apache AirFlow, ONNX, TensorRT, Whisper, Bert, roberta, Классификация, Исследования, kuber, Librosa, Trino, runtime, TTS
Отрасль проекта
Media
Период работы
Декабрь 2023 - Июль 2025  (1 год 8 месяцев)
NDA Здравоохранение
Роль
ML developer + Data Scientist
Обязанности
● Реализации задач в области computer vision (classfication, detection, OCR, segmentation) от постановки задачи, сбора/разметки начального датасета, разработки PoC моделей, достижение целевых метрик моделей и вывода в прод. ● Разработка моделей в области NLP для анализа текста(finetune bert-like моделей). ● Представление результатов в виде demo на gradio. ● Fintune YandexGPT на суммаризацию текста. ● Разработка модели по описанию изображений (CNN + transformer).
Достижения
● Полностью разработал (от сбора данных до упаковки в контейнер) модели для детекции элементов на печатных платах и распознаванию с них текста ● Классификацию кожных заболеваний (меланома, bcc, и т.д.) по снимкам с дерматоскопические изображений распознавания номеров с машин.
Стек специалиста на проекте
Docker, FastAPI, PyTorch, NLP, MLflow, OpenCV, EasyOCR, YOLO, UNET, Bert, Trino, YandexGPT, Hugging face transformers
Отрасль проекта
BioTech, Pharma, Health care & Sports
Период работы
Июнь 2021 - Декабрь 2023  (2 года 7 месяцев)
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
Орловский университет
Специальность
Специалист по защите информации
Завершение учебы
2020 г.

Похожие специалисты

AI & Robotics • EdTech • FinTech & Banking • IoT
АШ
Александр Ш.
Москва
ML разработчик
Senior
5 974,02 Р/час
C#
Java
PHP
Pl/SQL
Python
R
Scala
SQL
vb
CatBoost
+59

Александр — ML-разработчик уровня Senior из Москвы. Обладает опытом работы на проектах в сферах EdTech, FinTech & Banking, AI & Robotics и IoT. На проекте для компании «Компьютерная академия “Топ”» занимался разработкой методических материалов по курсу «Базы данных и SQL для аналитиков данных», а также созданием курса «Продвинутые модели машинного обучения». В рамках проекта по риск-модели предсказания цен на недвижимость и системы видеоконтроля стройготовности объектов выполнял функции Data Scientist. Занимался разработкой моделей прогнозирования цен на квадратный метр жилья и новых клиентов банка, а также разработкой Marketing Mix Modeling для распределения рекламных бюджетов и созданием моделей распознавания. Как Python / ML Engineer работал над проектом Urana AI — системой генерации видеоряда по музыке. В рамках этой задачи занимался разработкой пайплайна генерации видео, созданием алгоритмов выявления звуковых эффектов и доработкой GAN-моделей. Также имеет опыт работы над проектами по разработке розничных продуктов для физических лиц, где создавал скоринговые модели для анализа клиентов и занимался построением моделей оттока клиентов. И опыт работы над задачами, связанными с умным домом, IoT и спутниковым телевидением, включая построение моделей оттока, CV-моделей и предсказание аномалий.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Marketing, Advertising & Design • Social Networking
ЭЛ
Эдуард Л.
Тбилиси
ML разработчик
Middle+
3 082,74 Р/час
Apache AirFlow
AWS
Bert
BigQuery
C
claude
Confluence
DigitalOcean
Docker
Elasticsearch
+45

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

Подробнее
AI & Robotics • BioTech, Pharma, Health care & Sports • HRTech
ИС
Илья С.
Гродно
ML разработчик
Middle
3 596,88 Р/час
Python
C++
Java
R
Анализ и визуализация данных
Matplotlib
Numpy
Pandas
NLP
Gensim
+64

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Marketing, Advertising & Design
ЕС
Евгения С.
Таганрог
QA ручной
Senior
2 568,95 Р/час
Регрессионное тестирование
Usability Testing
тестирование api
ELK
pixelperfect
Grafana
Kafka Tool
Pixso
Тестирование требований
GitLab
+58

Опытный специалист, имеющий большой багаж знаний в области ручного тестирования. Коммуникабельная, организованная и дисциплинированная. Ценит качество и всегда отдается работе в полной мере. Знает актуальные инструменты и подходы к тестированию, применяет популярные техники тест-дизайна для достижения полного покрытия тестами. В работе любит изучать новое, разбираться в архитектуре ИС, локализовать баги и составлять ёмкие баг-репорты. Также специализируется на тестировании API и работой с данными посредством SQL запросов. На последнем проекте активно работала с интеграциями микросервисов, брокеров, тестировала бэкенд и исследовала логи сервера. Евгения ищет сплоченную команду разработки, работающую по гибким методологиям, для совместного создания качественных и современных продуктов.

Подробнее