Владислав Попов
ML developer at Yandex • ML разработчик • Средний (Middle)
Рассмотрю предложения
Контакты
Возраст: 24 года
Опыт работы: 3 года и 6 месяцев
Регистрация: 18.05.2022
Последний визит: 1 день назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Барнаул
Дополнительно: готов к переезду и к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
Я ML разработчик. Работаю в финтехе Яндекса, занимаюсь скорингом юридических лиц.
Навыки
Python
SQL
Mapreduce
Pandas
NumPy
OpenCV
PyTorch
Алгоритмы и структуры данных
Машинное обучение
A/B тестирование
Опыт работы
- Модели обработки естественного языка, речевые технологии, алгоритмы компьютерного зрения и системы биометрииОт 1000 до 5000 сотрудниковИнженер по компьютерному зрению (Средний) • Computer Vision EngineerИюль 2022 — Февраль 2024 (1 год и 8 месяцев)
- Занимаюсь задачей Real-Time Multi-Object Tracking
- Собрал и доработал набор данных для нашего домена
- Разработал toolkit для работы с файлами разметки, запуска экспериментов, измерения метрик и сохранения отчетов
- Разработал алгоритм трекинга, ускоряющий работу детектора в 10 раз без потери качества
- Разработал пакет Python для простого запуска демо пайплайнов компьютерного зрения с GUI и произвольными параметрами - Integra SourcesБарнаулML разработчик • Machine Learning EngineerАпрель 2021 — Апрель 2022 (1 год и 1 месяц)
- Собрал, привел к единому формату и внес во внутреннюю систему разметки два набора данных для обучения и тестирования моделей
- Изучил научные публикации и обучил несколько SOTA моделей для решения задач семантической сегментации и детекции
- Составлял отчеты по результатам проверки гипотез, в которых интерпретировал результаты и предлагал дальнейшие действия
- Разработал несколько веб-сервисов для демонстрации работы моделей
- Написал пайплайны NVIDIA DeepStream для платы Jetson на Python и C/C++ для обработки потока видео с двух камер
Высшее образование
- МатематическийСентябрь 2022 — Июль 2024 (1 год и 10 месяцев)
Прикладная математика и информатика (магистратура)
Физико-техническийСентябрь 2018 — Июль 2022 (3 года и 10 месяцев)Информационная безопасность (бакалавриат). На первых курсах играл в CTF, изучал компьютерные сети по материалам CISCO, операционные системы и реверс-инжиниринг.
Руководил технической частью работ исследовательского проекта по гранту. Задача определения плагиата в музыкальных фрагментах. По результатам разработали систему на основе глубокой нейронной сети и опубликовали несколько статей.
Дополнительное образование
Stanford University
CS231N, Convolutional Neural NetworksСентябрь 2020 — Ноябрь 2020 (2 месяца)