Антон К. ML разработчик, Senior
ID 32060
АК
Антон К.
Мужчина, 29 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
4 457,13 Р/час
вкл. НДС 5% (165.24 Р)
Специалист доступен с 12 октября 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
Senior ML/NLP Engineer с опытом 5.5 лет в проектировании и внедрении ML-решений.
Специализируюсь на LLM и RAG-системах. Имею опыт работы в AdTech и банковской
сфере. Руководил командами до 3 человек. Участвовал в полном цикле ML-разработки
от бизнес-требований до внедрения и мониторинга.
Проекты
(5 лет 1 месяц)
PowerTech
Роль
Senior Data Scientist/ML разработчик
Обязанности
Описание проекта
Консультировал AdTech-компанию по оптимизации рекламных аукционов и обеспечению brand safety. Реализовал систему динамического ценообразования и семантический анализ контента
Задачи
• Оптимизация RTB-аукционов с помощью MAB-алгоритмов (Thompson, LinUCB) и реализация системы dynamic floors для динамического ценообразования в реальном времени, с хранением данных в ClickHouse/PostgreSQL
• Создание пайплайна brand safety: построение эмбеддингов (E5/BGE) и внедрение reranker, использование ANN для быстрого поиска и интеграция пайплайна в сервисы через FastAPI
• Настройка инференса ML-моделей через vLLM/KServe, упаковка пайплайнов в Docker-контейнеры и деплой на кластере с оркестрацией
• Использование Kafka и Redis для организации потоковой обработки аукционных событий, оркестрация пайплайнов через Airflow и отслеживание экспериментов в MLflow
• Консультирование команды заказчика по применению LangGraph для управления сложными ML-процессами
Достижения
• Повысил доходность аукционов при сокращении задержек торгов
• Снизил количество unsafe показов рекламы на площадках
• Уменьшил потребность в ручной модерации за счет автоматизации
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Apache Kafka, Docker, Python, ClickHouse, FastAPI, Apache AirFlow, Redis, CatBoost, MLflow, dags
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Январь 2025 - Сентябрь 2025
(9 месяцев)
CDEK DIGITAL
Роль
Senior Data Scientist/ML разработчик
Обязанности
Описание проекта
Руководил разработкой ML-решений для автоматизации процессов и поддержки операторов. Внедрял LLM-ассистента и классификаторы для оптимизации работы логистики и таможенного оформления
Задачи
• Разработка чат-бота первой линии для операторов с использованием PyTorch, Transformers и LangGraph, интеграция гибридного ретривера (BM25 + dense) с FAISS/Qdrant для поиска и reranker для повышения точности
• Организация пайплайна инференса через vLLM/KServe, настройка контейнеризации в Docker и оркестрации в Kubernetes, подключение FastAPI для интеграции с внутренними сервисами
• Обучение классификатора ТН ВЭД с применением RuBERT/XLM-R и CatBoost, внедрение weak/auto-labeling для расширения датасета и повышения качества предсказаний
• Настройка MLflow для управления экспериментами и мониторинга моделей, автоматизация пайплайнов в Airflow и внедрение метрик разработки (lead time, cycle time, incident rate)
• Подключение системы мониторинга drift, latency и стоимости запросов с помощью Prometheus/Grafana, настройка алёртов и метрик SLA для поддержки эксплуатации
Достижения
• Снизил нагрузку на операторов за счет внедрения чат-бота
• Сократил ручную обработку таможенных документов благодаря ML-классификатору
• Повысил стабильность ML-сервисов за счет улучшенной системы мониторинга
Стек специалиста на проекте
Docker, Grafana, Kubernetes, Prometheus, FastAPI, PyTorch, MLflow, FAISS, Hugging face transformers
Отрасль проекта
Logistics & Transport
Период работы
Сентябрь 2023 - Январь 2025
(1 год 5 месяцев)
(Сентябрь 2020 – Сентябрь 2023)
Роль
Data Scientist/ML разработчик
Обязанности
Описание проекта
Занимался разработкой скоринговых моделей и систем анализа текстов для кредитного и операционного подразделений. Участвовал в построении ML-пайплайнов и взаимодействовал с риск-офисом
Задачи
• Построение скоринговых моделей с использованием LogReg, GBM, LightGBM и CatBoost, проведение reject-inference и настройка калибровки вероятностей дефолта
• Обработка текстов договоров и обращений клиентов: обучение RuBERT (NER) для извлечения условий, построение классификаторов с применением эмбеддингов и CatBoost
• Реализация пайплайнов фичеринга и ETL в Airflow, интеграция с Oracle/PostgreSQL, контроль версий и совместная разработка через Git
• Поддержка младших специалистов: ревью пайплайнов, консультации по Python и ML-инструментам, взаимодействие с риск-офисом для уточнения бизнес-логики
Достижения
• Улучшил точность скоринговых моделей
• Автоматизировал обработку клиентских запросов
• Повысил эффективность взаимодействия риск-офиса с аналитиками
Стек специалиста на проекте
Git, Python, Apache AirFlow, CatBoost, dags
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Сентябрь 2020 - Сентябрь 2023
(3 года 1 месяц)
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
РГПУ им. Герцена
Специальность
-
Завершение учебы
2024 г.