АД
Андрей Д.
Мужчина, 40 лет
Россия, Ульяновск, UTC+4
Ставка
4 675,32 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
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
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;
Понимание принципов работы трансформеров;
Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг.
Опыт разработки и построения веб-сервисов;
Опыт работы с ML и CV – 4 года;
Опыт работы с данными - 5 лет;
Опыт разработки на Python - 6 лет;
Опыт разработки и построения веб-сервисов;
Проекты
(6 лет 2 месяца)
ML Разработка мультимодальных генеративных моделей для повышения качества интерпретации данных аэросъемки
Роль
ML разработчик
Обязанности
Система для генерации готовых датасетов под классификацию по входящим маскам.
Задачи
1. Разработка бэкенда
Создание RESTful API для взаимодействия с фронтенд-приложением.
Реализация бизнес-логики, обработка данных, интеграция с внешними сервисами (ArcSight, Keycloak, s3).
Обеспечение стабильности и отказоустойчивости сервиса.
2. Интеграция с ML-сервисом
Организация взаимодействия
Оптимизация передачи данных.
3. Написание Docker-файлов и Docker Compose
Контейнеризация сервисов (бэкенд, фронтенд, ML).
Развертывание инфраструктуры через docker-compose.yml.
4. Технический дизайн системы
Проектирование архитектуры.
Документирование API и схемы взаимодействия сервисов.
5. Адаптация к лимитам и требованиям
Оптимизация под ограничения ресурсов (CPU, RAM, диск).
Достижения
Обеспечил стабильную работу между сервисами с Yandex S3 через fuse, настроив кэширование и синхронизацию без потерь данных и задержек.
Стек специалиста на проекте
Python, FastAPI, Boto3
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Март 2025 - По настоящее время
(5 месяцев)
Платформа видеоаналитики
Роль
Tech lead, backend
Обязанности
Готовое решение для контроля качества продукции на производствах конвейерного типа
Задачи
Разработка backend-приложения (Python, flask);
Проектирование архитектуры: от прототипа до отказоустойчивого продакшен-решения;
Интеграция с API физических камер (HikRobot, Hikvision, Basler, Realsense), поддержка USB/RTSP, реализация эмуляции видеопотоков;
Разработка сервисов ретрансляции видео по HTTP (для портативных и удаленных устройств);
Построение мультипроцессорной архитектуры для высоконагруженной обработки видеопотоков в реальном времени;
Проектирование структуры пайплайна обработки кадров;
Контроль качества кода: ревью, соблюдение стандартов, сопровождение команды;
Наставничество и техническая поддержка менее опытных разработчиков;
Контейнеризация проекта (Docker);
Обеспечение кроссплатформенности (поддержка Linux и Windows).
Достижения
Обеспечил стабильную работу в реалтайме с учетом мультипроцессорной архитектуры
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, Flask, Rabbit, OpenCV, YOLO, tensor, rt
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Октябрь 2021 - По настоящее время
(3 года 10 месяцев)
ML Система для интерпретации сейсмики
Роль
ML разработчик
Обязанности
Система для интерпретации сейсмики и геологического моделирования с WEB-интерфейсом, облачными вычислениями и искусственным интеллектом.
Задачи
Разработка математических модулей расчетов;
Оптимизация алгоритмов (в том числе по скорости и потреблению памяти);
Адаптация кода под корпоративные стандарты (mypy --strict, pylint, соглашения по стилю);
Перевод проектов на Poetry (управление зависимостями и сборка);
Рефакторинг и перенос легаси-кода (Python 2.x / C++) на Python 3.11;
Разработка и поддержка юнит-тестов (PyTest), повышение покрытия и контроль стабильности;
Проведение экспериментальных исследований с различными алгоритмами под конкретные задачи;
Сбор и анализ метрик точности и скорости (в том числе построение отчетности по результатам экспериментов);
Документирование математических и вычислительных модулей, подготовка обучающих и демонстрационных примеров.
Достижения
Оптимизировал алгоритмы поиска соседей и кригинга в Python, в итоге скорость расчетов стала сопоставимой с c++ кодом.
Стек специалиста на проекте
Python, Numpy, Sklearn, numba
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Апрель 2024 - Декабрь 2024
(9 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
Поволжский государственный университет сервиса
Специальность
Сервис компьютерной и микропроцессорной техники
Завершение учебы
2016 г.
Среднее
Учебное заведение
Техникум информатики, экономики и управления
Специальность
Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем
Завершение учебы
2007 г.