Дмитрий Н. ML разработчик, Middle+

ID 28868
ДН
Дмитрий Н.
Мужчина, 24 года
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 896,1 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 31 июля 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
C++
Cursor
dash
deepseek
DeepStream
Dlib
Docker
Git
HuggingFace
Linux
macOS
Matplotlib
mediapipe
MS Windows
Numpy
openAI
OpenCV
OpenVINO
Pandas
Plotly
PyCharm
PySpark
Python
PyTorch
rag
Sklearn
Tensorboard
Tensorflow
Threading
transformers
Visual Studio Code
YOLO
gym
fsdp
airllm
vllm
Engineering
Промпт-инжиниринг
Отрасли
GameDev
Manufacturing
Media
Social Networking
Telecom
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки на C++ - 1 лет Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с асинхронными библиотеками Опыт разработки MLOps инструментов/платформ Опыт разработки NLP/NLU платформ
Проекты   (2 года 7 месяцев)
Разработка беспилотного гоночного болида
Роль
Руководитель группы автопилота
Обязанности
Проект посвящен разработке системы для детекции и оценки расстояния до конусов в рамках участия в соревнованиях Formula Student. Модуль использует YOLOv8n для детекции объектов (конусов), обеспечивая высокую точность (AP50=0.98). Также система оценивает глубину с помощью модели monodepth2 для анализа расстояния до объектов. Задачи Детекция конусов: Использование модели YOLOv8n для детекции и классификации конусов на изображениях с высокой точностью (AP50=0.98). Интеграция модели с алгоритмами автопилота для реального времени. Оценка глубины (моноглубина): Применение модели monodepth2 для оценки расстояний до конусов на основе моновизии. Тестирование и проверка гипотез с использованием базовой модели для определения точности глубины. Оптимизация производительности: Перевод модели YOLOv8n в формат ONNX для ускорения инференса. Планирование перехода на TensorRT для дальнейшей оптимизации времени отклика.
Стек специалиста на проекте
Docker, C++, Python, Numpy, ONNX, YOLO, TensorRT, Промпт-инжиниринг, Engineering, monodepth2, ros2
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Сентябрь 2024 - По настоящее время  (11 месяцев)
Система машинного перевода с языка зетан (a.k.a зашумленный турецкий) на английский
Роль
ML-разработчик, обучение нейронной сети, подготовка разметка данных
Обязанности
Проект направлен на создание системы машинного перевода с языка зетан на английский. Эта система необходима для эффективного общения с внеземной цивилизацией и будет использоваться для перевода текстов, предоставленных зетанами. В задачи проекта входит разработка модели перевода, обучение модели на предоставленных данных, а также оценка качества перевода с использованием метрик, таких как BLEU score. Модель будет обучаться на текстах, содержащих оригинальные произведения зетан и их переводы на английский. Задачи Предобработка данных: Загрузка и подготовка текстов из предоставленных данных (переводы с языка зетан на английский). Токенизация и преобразование данных в формат, пригодный для подачи в модель. Обучение модели: Использование предобученной модели MarianMT для машинного перевода и дообучение модели на специфичных данных языка зетан. Обучение модели для эффективного перевода с учетом особенностей языка зетан. Оценка качества перевода: Применение метрики BLEU score для оценки качества перевода. Тестирование модели на закрытой тестовой выборке и сравнение результатов с референсными переводами. Форматирование и создание итогового файла: Формирование выходных данных в формате json-lines, где каждая строка включает исходный текст на языке зетан и его перевод на английский. Анализ и выводы: Оценка результатов перевода и выводы по качеству работы модели на основе метрики BLEU.
Стек специалиста на проекте
Python, Numpy, NLTK, transformers
Отрасль проекта
Social Networking
Период работы
Ноябрь 2024 - Декабрь 2024  (2 месяца)
Система классификации текстов с использованием модели BERT
Роль
ML-разработчик, обучение нейронной сети, подготовка разметка данных
Обязанности
Проект направлен на реализацию системы классификации текстов с использованием модели BERT. Основной целью является обработка текстов для решения задач классификации, таких как определение тематической принадлежности, эмоциональной окраски или выделение ключевых элементов текста. Это может быть полезно в различных областях, таких как анализ отзывов, классификация новостных статей, категоризация контента на основе его содержания. Задачи Предобработка данных: Сбор и очистка текстовых данных для использования в модели. Токенизация текста с использованием моделей BERT. Преобразование текста в формат, подходящий для подачи в модель (для токенизации). Обучение модели: Настройка модели BERT для задачи классификации. Разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Обучение модели на подготовленных данных. Оценка и тестирование модели: Применение модели для предсказания классов на тестовых данных. Оценка точности классификации с использованием метрик, таких как accuracy, F1-score, precision, recall. Оптимизация модели: Применение техник fine-tuning для улучшения метрик модели.
Стек специалиста на проекте
Python, Numpy, HuggingFace, transformers
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Ноябрь 2024 - Декабрь 2024  (2 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
Университет ИТМО
Специальность
Робототехника и ИИ
Завершение учебы
2025 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
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
E-commerce & Retail • Manufacturing
ВК
Виктор К.
Санкт-Петербург
ML разработчик
Middle+
3 896,1 Р/час
aiogram
Apache
Apache AirFlow
ARM
Asyncio
C++
CI/CD
code
Django
Docker
+45

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML – 2 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2.5 года Опыт разработки на Python - 2.5 года Опыт разработки на Java - 0,5 года Опыт разработки на С++ - 1 год Опыт разработки и построения веб-сервисов

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • HRTech • Social Networking
ВБ
Владислав Б.
Благовещенск
Java разработчик
Middle
3 194,8 Р/час
PostgreSQL
Git
HTML
CSS
Docker
REST
Java
JUnit
Mockito
Spring Boot
+21

Специализируется на разработке микросервисов, создании серверной части приложений и UI компонентов, а также реализации Telegram-ботов. Имеет опыт работы над проектами в отраслях e-commerce & retail, social networking и HRTech. Владеет навыками многопоточного программирования (multithreading), работы с базами данных (Redis, Kafka, PostgreSQL) и контейнеризации (Docker). Умеет использовать фреймворки Spring Boot и React, библиотеки Lombok и Mockito, системы контроля версий Git и инструменты сборки Maven. Участвовал в проекте DIGITAL KOCHEVNIK, где занимался реализацией микросервисов, разработкой Telegram-бота и лендингов, обеспечивал анализ покрытия кода. Достижения: повышение эффективности обработки рассылок на 25%, привлечение новых клиентов с помощью Telegram-бота, обеспечение тестирования ключевых функций приложения. В рамках проекта Anonimka проектировал и реализовывал микросервисы, разрабатывал Telegram-бот, выполнял настройку Redis и Kafka. Достижения: ускорение отклика на 20% за счёт распараллеливания запросов, размещение библиотек в Nexus. Над проектом Sauren работал в качестве Java Developer. Занимался разработкой серверной части приложения, созданием UI компонентов, рефакторингом кода и код-ревью. Достижения: оптимизация кода, улучшение производительности мониторинга активности пользователей.

Подробнее
RnD
ДХ
Дмитрий Х.
Москва
Golang разработчик
Middle
2 207,79 Р/час
PostgreSQL
RabbitMQ
Apache Kafka
Docker
Go
MongoDB
C
ClickHouse
Microservices
Kafka
+14

Дмитрий — Middle разработчик с опытом работы в области RnD. Специализируется на Golang, обладает знаниями в области работы с базами данных (PostgreSQL, MS SQL, MongoDB, ClickHouse), а также опытом использования Redis, Apache Kafka, RabbitMQ, Docker и микросервисов. Имеет опыт работы в команде над разработкой собственного сервиса для бронирования поездок и командировок в роли Go Developer. В рамках проекта занимался разработкой нового сервиса-эксперимента Smartagent, проектированием и разработкой калькулятора сметы мероприятия, добавлением нового типа услуги «мероприятие», автоматической отправкой закрывающих документов в ЭДО и другими задачами. Также занимался менторством, проводил митапы и код-ревью. Ранее работал над проектом LMS по информационной безопасности в роли Backend Developer. В рамках проекта занимался моделированием и разработкой функционала таблицы лидеров, добавлением личной статистики по пройденным курсам и задачам, проектированием и разработкой нового функционала подсказок, а также выполнял рутинные задачи, такие как добавление новых типов задач и достижений, написание unit-тестов, рефакторинг легаси кода и правка багов.

Подробнее
GameDev • Manufacturing • Media • Social Networking • Telecom
ДН
Дмитрий Н.
Санкт-Петербург
ML разработчик
Middle+
3 896,1 Р/час
C++
DeepStream
OpenCV
dash
transformers
MS Windows
Cursor
mediapipe
Engineering
openAI
+38

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки на C++ - 1 лет Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с асинхронными библиотеками Опыт разработки MLOps инструментов/платформ Опыт разработки NLP/NLU платформ

Подробнее