Максим Гончаровский

Активно развиваюсь в области Data Science, регулярно читаю техническую литературу и прохожу курсы

Умею проводить предварительный анализ, визуализацию и предобработку данных. Разбираюсь в теории вероятности и математической статистике. Знаю и применяю алгоритмы классического машинного обучения.  

Знаком с различными архитектурами нейронных сетей как в компьютерном зрении(CNN,  SegNet, UNet, VAE, GAN), так и в NLP (RNN, GRU, LSTM, трансформеры: BERT, GPT).
Имею опыт решения следующих задач компьютерного зрения: классификация, сегментация, стилизация, генерация.

В NLP решал задачи классификации и суммаризации текстов(см. проектный опыт). 

Проектный опыт

1. Проходил учебную стажировку(неофициально, но есть подтверждающий документ) в течение 3-х месяцев в качестве ml-инженера.                 Принимал участие в разработке внутреннего проекта: "Суммаризация встреч", в котором занимался изучением и сравнением методов экстрактивной суммаризации текста. Дообучал модель BERT для решения данной задачи и получил решение, которое было взято в качестве бейзлайна для суммаризатора. Полученную модель обернул в простое FastAPI-приложение и использовал Docker для контейнеризации.
   Помимо этого принимал участие в разработке телеграмм-бота для ответов на вопросы о стажировке в компании: создал базовую структуру телеграмм бота с возможностью интеграции языковой модели.                                         Ссылка на репозиторий: https://github.com/Maksim-Goncharovskiy/extractive-summarization
2. Пет-проект "Перенос стиля при помощи нейронных сетей". Имплементировал методы и архитектуры из наиболее популярных статей на эту тему (алгоритм Гатиса,  AdaIN).  Уделил особое внимание оптимизации среднего времени стилизации, так как полученные модели впоследствии встраивались в телеграм-бота.      
   ML-стек: torch, torchvision, MLFlow(для логгирования экспериментов).
   Реализовал асинхнронного телеграм-бота на aiogram с использованием redis и celery для выполнения операции стилизации в отдельном потоке.                   Сссылка на репозиторий: https://github.com/Maksim-Goncharovskiy/style-transfer              
3. В качестве небольших учебных проектов решал несколько соревнований на Kaggle. Ознакомиться с
   решениями можно по ссылке: https://github.com/Maksim-Goncharovskiy/kaggle-projects  
4. Участвовал в NLP воркшопе по решению задачи мультиметочной классификации отзывов:
   https://github.com/Maksim-Goncharovskiy/nlp-workshop