ДБ
Денис Б.
Мужчина
Беларусь, Минск, UTC+3
Ставка
3 750 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 27 июля 2024 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
Проекты
(2 года 4 месяца)
Консалтинг
Роль
ML Engineer
Обязанности
◦ Анализ и сбор разнообразных наборов данных для разработки машинного обучения.
◦ Разработка и внедрение моделей компьютерного зрения, специализация на создании собственных архитектур с использованием PyTorch и TensorFlow.
◦ Использование YOLOv8 для задач продвинутого обнаружения объектов, повышение точности и эффективности модели.
◦ Разработка и развертывание простых бэкендов с использованием Flask для интеграции и развертывания моделей.
◦ Участие в командных проектах, вклад в разработку моделей и управление проектами.
◦ Проведение обширного обучения и настройки машинных моделей, сосредоточение на улучшении показателей производительности и обеспечении надежности в реальных условиях.
• Заказчик НДА (Логистическая компания) 06.23 - по нв Сегментация осадки корабля
• Разработана, обучена и внедрена собственная архитектура Unet на базе MobileNetV2
• Оптимизирована под работу на мобильных устройствах используя оптимизацию TFLite и квантование весов
• Была использована библиотека OpenCV для дополнительной обработки результатов
• Заказчик НДА (Логистическая компания) 11.22-05.23 Трекинг и подсчет
• Собраны и размечены данные
• Обучена YOLOV8 для трекинга
• Использован OpenCV для подсчета
• Заказчик НДА (Энергетическая компания) 05.2022 - 10.2022 Проект классификации изображений:
• Разработка модели сверхточной нейронной сети для классификации изображений на категории.
• Использование PyTorch в качестве фреймворка для глубокого обучения и ResNet50 в качестве предварительно обученной модели.
• Успешное достижение высокой точности на тестовом наборе данных, демонстрация эффективности трансферного обучения.
• Получение навыков в техниках аугментации данных для увеличения разнообразия данных, доступных для обучения моделей, без фактического сбора новых данных.
Стек специалиста на проекте
Analytics, Tensorflow, PyTorch, Flask, TFLite, Управление проектами, OpenCV, Обучение, yolov5, UNET, Framework
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Апрель 2022 - По настоящее время
(2 года 4 месяца)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Дипломы и сертификаты
Проект сегментации ростков арабидопсиса (научная работа) 2021 г.
• Проект классификации изображений (Дипломный проект) 2021 г.
Stepik Samsung Research: Введение в нейронные сети. Получено базовое понимание нейронных сетей. 2022 г.
Kaggle Python: Продемонстрирована профессиональная владение языком программирования Python. • Kaggle SQL: Продемонстрирована профессиональная владение языком SQL. 2022 г.
Образование
Высшее
Учебное заведение
БГУ ФПМИ
Специальность
Бакалавр компьютерных наук
Завершение учебы
2022 г.
