Обо мне

 linkedin | github

• 2019.03 - н.в. — braingarden.ai — ML engineer

Проекты:

1. SLAM: локализация роботележки в outdoor, фьюжн разных датчиков.  
Что делал: исследовал и готовил данные с датчиков GPS, IMU для обучения, адаптировал фильтр IEKF: фильтр Калмана на основе групп Ли,  готовил сеточку предсказывать матрицы ковариаций измерений (R) и модели (Q) в фильтре, на основе подготовленных данных.
Стэк: pytorch, numpy, pandas, plotly / dash

2. SLAM: локализация роботележки в условиях склада (indoor) и использованием стереопары и колесной одометрии.
Что делаю: Фьюжн визуальной локализации по нескольким камерам. Эксперименты в симуляторе и на реальных данных. Веду проект самостоятельно с еженедельными синками с внутренним руководителем и с Лондоном.
Стэк: opencv, ROS, RTAB-Map

• 2018.09 - н.в. — ITMO University — postgrad, ML engineer

Заканчиваю аспирантуру ИТМО (предварительно защита в декабре 2020. Тема: Методы и алгоритмы обработки мультимодальных данных на основе переноса знаний в системах поддержки принятия клинических решений)

Проекты:

1. Аугментация раковых датасетов и использованием GAN:
Что делал: подготовка данных (поиск оптимального препроцессинга, фильтрация нерелевантных данных). Обучение ГАНов, обучение классификатора для валидации подхода. Проект вел сам + курировал студента. Готовится публикация.
Стэк: pytorch, pytorch-lightning, pydicom, etc.


2. Классификация COVID КТ снимков:
Что делаю: Подготовка данных, обучение модели, подготовка прототипа к внедрению в клинике Беларуси.
Стэк: pytorch, aws, jupyter-notebooks, pydicom, Flask, docker, etc.

3. Фьюжн медснимков и отчетов радиологов для повышения качества классификации:
Что делал: Классификация рентгенов на предмет наличия пневмонии, фьюжн предиктов по текстам и изображениям. Готовится публикация.
Стэк: PyTorch, BERT (transformers lib).

• Tech skills

🟢 Уверенно ( < 1 stackoverflow per day 🙂): Python • PyTorch • Git • Linux • ROS • aws

🟡 Владею: OpenCV • SLAM методы • NLP (BERT, transformers, etc.) • Docker

🔴 Учусь: C++ • bayesian methods in deep learning

• Soft skills
Самостоятельность: при некотором задании вектора (в силу того, что не считаю себя еще достаточно опытным для принятия большинста ключевых бизнес-решений);
- Английский: upper intermediate (статьи, документация, переговоры).

Участие в профессиональных сообществах
Опыт работы
braingarden.ai
Санкт-Петербург
Machine learning engineer
Март 2019 — По настоящее время (1 год и 8 месяцев)
Проект по outdoor локализации роботележки с использованием фильтра Калмана и нейросетей. Проект по indoor локализации роботележки в условиях фабрики
Высшее образование
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
Санкт-Петербург
Факультет: Компьютерных технологий и управления
Сентябрь 2016—Июль 2020 (3 года и 10 месяцев)
Публикации Scopus...