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.
Ведение ML проектов, ML-разработка (CV, NLP), внедрение ML решений в production. организация разметки данных на платформах Яндекс.Толока с контролем качества.
Менеджмент ML проектов (ML canvas, бизнес-метрики, GLUE)
Большой практический опыт ведения исследовательской работы, работы с научным рисками. Руководство исследовательским коллективом в 3-7 человек (ML разработчиков).
Семантический поиск (текст, картинки). Рекомендательные системы, Аналитические системы, ETL
Автор более 20 научных статей, индекс Хирша - 6 (https://scholar.google.ru/citations?user=-DRUghEAAAAJ&hl=ru&authuser=1)
Проекты
(8 лет 5 месяцев)
Под НДА
Роль
Team Lead
Обязанности
Изучение процесса и создание прототипа алгоритма автоматизации, связанного с этапом производства бронированного кабеля на линии наложения бронирующей ленты для дальнейшего описания технического задания на разработку СV решения, а так же разработка прототипа данного решения.
Задачи:
- Управление командой исследователей, построение первичных гипотез
- Сбор датасета
- Оценка IT-окружения, планирование производственных интеграций
- Проведение экспериментов с несколькими вариантами автоэнкодера
- Генерация синтетического датасета с дефектами
- Определение метрик и оценка статистической значимости результатов экспериментов.
- Участие в формирование бизнес-метрик.
- Разработка архитектуры и дорожной карты имплементации решения
Стек специалиста на проекте
SciPy, PyTorch, MLflow
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Ноябрь 2024 - По настоящее время
(9 месяцев)
Рекомендательная система для наборов продуктов (bundle recommendation)
Роль
Team Lead, ML - разработчик
Обязанности
Разработка системы рекомендации наборов продуктов (bundles) для оператора телемедицинского сервиса с помощью графовых нейронных сетей.