ГЛ
Герман Л.
Мужчина, 28 лет
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
4 624,11 Р/час
вкл. НДС 5% (171.43 Р)
Специалист доступен с 14 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
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Герман — ML-разработчик уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на разработке серверной логики на Python для интеграции языковых и голосовых моделей в бизнес-процессы. Имеет опыт работы с asyncio, Celery, ClickHouse, Docker, elevenlabs, FastAPI, Flask, GitHub Actions, Linux, MLops, MySQL, n8n, NLP, ONNX, OpenVINO, PostgreSQL, PyTorch, RabbitMQ, Redis, SOLID, Speech, SQL, Tensorflow, TensorRT и другими технологиями.
Участвовал в проектах в области E-commerce & Retail. В рамках проектов занимался разработкой микросервисов для обработки и анализа мультимодальных данных, интеграцией и тестированием языковых моделей и систем распознавания речи, настройкой компонентной архитектуры, внедрением систем логирования.
Достижения включают автоматизацию обработки и анализа аудиоданных, внедрение модульной архитектуры, создание масштабируемого решения для потоковой обработки аудиоданных, разработку модели для автоматического анализа и детекции событий на основе аудио- и видеопотоков.
Проекты
(6 лет)
NDA
Роль
ML разработчик
Обязанности
Обязанности:
- Разработка серверной логики на Python для интеграции языковых и голосовых моделей в бизнес-процессы.
- Настройка и внедрение систем синтеза и распознавания речи (STT/TTS), включая работу с Whisper и ElevenLabs.
- Реализация механизмов загрузки и обработки файлов различных форматов (текст, таблицы, изображения, аудио/видео) для ML-сервисов.
- Внедрение компонентной архитектуры и настройка систем логирования для мониторинга ML-решений.
- Разработка и поддержка взаимодействия между агентами и реализация Human-in-the-Loop сценариев.
Команда: PM, аналитик, 2 ML-инженера, 2 backend-разработчика, 1 DevOps
Достижения
- Успешно интегрировал голосовые сервисы для автоматизации проверки и обработки пользовательских данных.
- Оптимизировал потоковую обработку аудио и видео, обеспечив стабильную работу STT/TTS в реальном времени.
- Настроил систему логирования, позволившую повысить прозрачность и управляемость ML-сервисов.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, Tensorflow, Speech, FastAPI, PyTorch, ONNX, n8n, TensorRT, Whisper, elevenlabs, text
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2022 - По настоящее время
(3 года 5 месяцев)
NDA
Роль
ML разработчик
Обязанности
- Разработка микросервисов на Python для обработки и анализа мультимодальных данных, включая аудио и текст.
- Интеграция и тестирование языковых моделей и систем распознавания речи в автоматизированные процессы.
- Настройка компонентной архитектуры и обеспечение взаимодействия между сервисами.
- Внедрение систем логирования для отслеживания состояния ML-процессов.
Команда: PM, 1 ML-инженер, 1 backend-разработчик, 1 frontend-разработчик, 1 DevOps
Достижения
- Автоматизировал обработку и анализ аудиоданных, повысив точность извлечения информации.
- Внедрил модульную архитектуру, что позволило быстро масштабировать сервисы под новые задачи.
- Реализовал систему логирования, обеспечившую контроль качества обработки данных.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, Tensorflow, FastAPI, PyTorch, Testing, NLP, Redis, Whisper
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Июль 2020 - Март 2022
(1 год 9 месяцев)
NDA
Роль
ML разработчик
Обязанности
- Обучение и внедрение языковых и голосовых моделей для обработки мультимодальных данных.
- Оптимизация серверных решений для потоковой обработки аудио и видео.
- Разработка и поддержка взаимодействия между ML-агентами и внешними сервисами.
- Настройка логирования и мониторинга для ML-сервисов.
Команда: PM, 2 ML-инженера, 1 backend-разработчик, 1 DevOps
Достижения
- Создал масштабируемое решение для потоковой обработки аудиоданных с высокой скоростью.
- Разработал и внедрил модель для автоматического анализа и детекции событий на основе аудио- и видеопотоков.
- Обеспечил стабильную интеграцию ML-агентов с внешними системами.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, Tensorflow, FastAPI, PyTorch, Testing, OpenCV, TensorRT
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Сентябрь 2019 - Июнь 2020
(10 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
-
Специальность
-
Завершение учебы
2020 г.