ДЕ
Дмитрий Е.
Мужчина, 22 года
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 376,62 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 16 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
Инженер-программист с более чем 4 годами опыта в backend-разработке и ML/NLP. Специализируюсь на построении ML-пайплайнов, интеграции LLM в продакшн, разработке agentic решений и high-load сервисов. Опыт охватывает полный цикл — от исследований и обучения моделей до CI/CD, мониторинга, cost-контроля и версионирования моделей, промптов, эмбеддингов и датасетов. Для повышения уровня компетенций проходил обучение в ИТМО в качестве магистранта по направлению подготовки: "Искусственный интеллект", также обмениваюсь опытом на тематических мероприятиях и дополнительно прохожу курсы.
Проекты
(4 года 6 месяцев)
ПЛАТФОРМА РАСПОЗНАВАНИЯ СУЩНОСТЕЙ
Роль
ML-разработчик
Обязанности
Исследование и внедрение SOTA NLP-моделей для NER (Transformers, LLM) и Computer Vision (ultralytics, detectron2, TorchVision) для извлечения сущностей;
Разработка agentic пайплайнов: orchestration, управление контекстом и инструментами (function calling);
Применение CatBoost для решения вспомогательных задач классификации и ранжирования извлечённых кандидатов
Внедрение продвинутых RAG-сценариев, основанных на гибридном поиске (BM25 + векторные эмбеддинги) для обогащения контекста;
Настройка механизмов citation-aware retrieval для обеспечения проверяемости и отслеживания источников информации, извлечённой RAG-пайплайном;
Разработка и итеративное улучшение промптов (prompt engineering, few-shot prompting) для повышения точности извлечения и снижения "галлюцинаций";
Оптимизация нейросетевых моделей для продакшн-инференса с минимальной задержкой с помощью TensorRT;
Генерация синтетических данных и подготовка датасетов для обучения и инференса;
Построение и поддержка сложных, асинхронных пайплайнов обработки данных и инференса с использованием Celery, Prefect и Ray;
Организация полного цикла MLOps: версионирование моделей, данных, эмбеддингов и промптов с помощью MLFlow и ClearML, включая настройку rollback-процедур;
Контейнеризация (Docker) и деплой моделей в продакшн-среду, настройка CI/CD для ML-сервисов;
Покрытие написанного кода unit-тестами;
Настройка системы мониторинга: сбор метрик производительности, логирование, алерты на аномалии и контроль стоимости инференса.
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, Jira, Confluence, Python, GitHub, Celery, OpenCI, PyTorch, Detection, Python2, CatBoost, ClearML, Torchvision, MLflow, HuggingFace, TensorRT, search, transformers, langchain, Hybris, ray, rag, llamaindex, Промпт-инжиниринг, Engineering, defect, Ultralytics
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Март 2025 - По настоящее время
(8 месяцев)
СЕРВИС ЭЛЕКТРОННОЙ КОМЕРЦИИ
Роль
ML-разработчик
Обязанности
Обучение классификатора релевантности текста на основе BERT;
Предобработка текстов и few-shot подготовка данных для LLM/NLP пайплайнов;
Кластеризация текстов HDBSCAN, анализ скрытых тематик;
Формирование эмбеддингов BERT, настройка hybrid search и citation-aware retrieval;
Отслеживание экспериментов через MLFlow и ClearML, rollback-процедуры;
Контейнеризация сервисов в Docker, настройка окружения для тестирования и продакшена;
Разработка и тестирование API (Swagger, Postman);
Участие во всех этапах SDLC — планирование (Jira), документация (Confluence), code-review, релизы.
Стек специалиста на проекте
Git, MySQL, Docker, REST, XML, JSON, Jira, Confluence, Python, Postman, Bash, MongoDB, Swagger, GitHub, Pandas, PyTorch, Sklearn, MLflow
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Октябрь 2023 - Март 2025
(1 год 6 месяцев)
СЕРВИС РАСПОЗНАВАНИЯ ТОВАРОВ
Роль
Data-инженер
Обязанности
Исследование few-shot learning и оптимизация моделей для ограниченных датасетов;
Сокращение обучающей выборки на ~70% без потери качества;
Классификация изображений и fine-grained classification;
Cross-validation и анализ метрик (ROC-AUC, Equal Error Rate);
Интеграция моделей в продакшн пайплайн CV;
Контейнеризация и ускорение инференса с TensorRT;
Ведение документации и управление задачами через Jira и Confluence.
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, Jira, Confluence, Python, GitHub, OpenCI, Pandas, PyTorch, Sklearn, Detection, Python2, ClearML, Torchvision, MLflow, TensorRT, Ultralytics
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Май 2021 - Октябрь 2023
(2 года 6 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
ИТМО
Специальность
Искусственный интеллект (магистратура)
Завершение учебы
2025 г.
Высшее
Учебное заведение
СПБГЭТУ “ЛЭТИ”
Специальность
Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2023 г.