Обо мне

Компьютерное зрение — одно из направлений будущего, которое уже активно используется в автоматизации для контроля процессов и действий персонала. Интеллектуальный анализ именно видео позволяет цифровым системам получать данные о статусе, безопасности и функционировании систем из реального мира. Я использовал нейронные сети и алгоритмические подходы в нескольких успешных проектах и научился проектировать решения в этой области. При руководстве командой я получаю возможность видеть более широкую и глубокую картину. Это позволяет мне разрабатывать успешные бизнес кейсы вместе с собственниками процессов и претворять их в жизнь.

Опыт работы
Мировой лидер в области визуальных вычислений.
Solutions Architect
Декабрь 2019 — По настоящее время (9 месяцев)
Warden Machinery
Москва
Технический директор
Январь 2018 — Октябрь 2019 (1 год и 10 месяцев)

Мои обязанности технический пресейл проектов, согласование ТЗ, дизайн архитектуры решений, разработку и руководство командой разработки.

Проекты включали:
•Пилотный проект детекции операций при сбоке для Hager Group (https://www.facebook.com/wardenmachinery/videos/vb.633849503674363/2125521027510234/?type=2&theater).
•Проверка наличия средств индивидуальной защиты для ИнтерРАО.
•Детекция и проверка действий операторов при ремонтных работах на нефтяной скважине для ГазПромНефти.
•Система слежения за дефектами конвейерной ленты для Нордголда.
•Система измерения фрагментации руды для Нордголда (https://youtu.be/u7X9j_B_x7A)
•Игра в аэрохоккей с роботом KUKA, разработанная в партнёрстве с Альфа-Интехом и представленная на стенде KUKA на выставке Иннопром 2019 (https://www.facebook.com/KUKARussian/videos/475073346618566/?__xts__[0]=68.ARA2UnwvHr9EnXVdceiC5N_j03l5n__IEMOsP8hk13LnPrdv2F0sOIOw5Gd9wdw8VG84HeEdWt2xfnzZ8OBsTElNCO0KcBKUNUJRQaBjzxjId3Dv7t3LQqipw4g92TFSwHda-Z70eGwQZ9u_8vJh__nGZtVxSc881RRzeRSV35xLKGCUFnnYBIeVLjbeTQurLeDmSGg1N650MtmKF6BJIfEwRp5S5UgluCcmepHg6WfhQke1pWn8DT_9FmtyJbumN6D2kQH-lwKh4Bez6bwXpfbCjcnwG5-H9jR5E9J0-R7biea2prJcp4t4Ip1X8lQKMgmPtRnNK809h0Ycu_D-2ihZgKzxxuQ8ETdU&__tn__=-R)
•Система машинного зрения для контроля грузов, поступающих на склад, измеряющая их количество и проверяющая дефекты для Газпромнефти.

В качестве разработчика я создал в Warden Python-фреймворк для удобной разработки и запуска в продакшн решений и алгоритмов для real-time видеоаналитики, который позволяет одновременно и многопоточно запускать пайплайны нейросетевых и алгоритмических решений. Важная его часть — это real-time object and human tracking. Реализованы как простые возмодности типа подсчёта людей, так и более сложный механизм событий для отслеживания технологических операций.

Технологии и процессы, с которыми я работал включают:
• PyTorch в качестве предпочтительного фреймворка разработки. Tensorflow, Keras в качестве пользователя
• Нейронные сети для оценки поз людей
• Нейронные сети для детекции объектов
• Трекинг людей и объектов
• OpenCV
• CVAT - организация и управление разметкой
• Git.
• Калибровка отдельных камер, стереокамер и систем многих камер.
• Согласование технических спецификаций и бюджетирование проектов.
• Вычитание фона
• Фильтрация детекций
• Алгоритмы сегментации

Высшее образование
Сколковский Институт Науки и Технологий (СИНТ)
Москва
Сентябрь 2016—По настоящее время (3 года и 11 месяцев)

Robot Operating System control of delta robots with computer vision for screw detection.

Universal Robots real-time control for teleoperation.

Leap motion hand pose estimation for gripper control.

Courses taught as a teaching assistant: Robotics, Dynamic Systems and Control.

Courses passed as a student: Deep Learning by prof. Lempitsky, Technology Commercialization, Academic Communication in English.

Московский физико-технический институт
Долгопрудный
Факультет: Общей и прикладной физики; ФОПФ
Сентябрь 2010—Июль 2016 (5 лет и 10 месяцев)

Физика частиц.

Индекс Хирша — 4

Статьи смотри на профиле в Google Scolar: https://scholar.google.com/citations?user=0YKCZ7UAAAAJ&hl=en