Тимофей Пискленов
ML enjoyer • Ученый по данным • ML разработчик • Средний (Middle)
От 200 000 ₽ • Ищу работу
Контакты
Возраст: 22 года
Опыт работы: 2 года и 1 месяц
Регистрация: 12.07.2024
Последний визит: 5 дней назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Санкт-Петербург
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В2
Обо мне
Инженер по машинному обучению c опытом 2 года коммерческой разработки и внедрения передовых алгоритмов c применением NLP, Computer Vision.
Большой опыт в анализе данных, BIGDATA.
Активно изучаю ML и DL, имею патенты на созданные продукты.
Я многократный победитель и финалист различных хакатонов. Среди последних достижений — первое место на "MTC TrueTech 2024", "Лидеры цифровой трансформации 2023" и "Лидеры Цифровой Трансформации 2024".
Навыки
Deep Learning
PyTorch
Нейронные сети
Компьютерное зрение
Машинное обучение
Python
SQL
Участие в профсообществах
Опыт работы
- ООО «ЭВЕИРИИ»NLP-инженер (Средний) • Data scientistЯнварь 2024 — По настоящее время (11 месяцев)
Разработан сервис для удобной работы с маркетплейсом с помощью LLM. Создана система сентимент анализа комментариев пользователь, автоматический ответ продавца на комментарии и отзыва о товаре. Реализована генерация рекламного описания товара, на основе триггеров продаж. C помощью нейросети Stable Diffusion XL Inpaint, реализован функционал генерации заднего фона и окружения для заданного пользователем товара
Python • PostgreSQL • Docker • Git • C++ • PyTorch • NLP • Deep Learning • Нейронные сети - Data ScientistДекабрь 2023 — Июль 2024 (8 месяцев)
Реализована полностью автоматизированная персонализированная генерация банковских рекламных баннеров с помощью LLM и Stable Diffusion. Анализ данных транзакций пользователей и последующая классификация по заданным группам с помощью градиентного бустинга.
Реализован пайплайн для создания Lora адаптеров для Stable Diffusio. - Спектр ГруппML разработчик (Младший) • Data scientistЯнварь 2023 — Май 2023 (5 месяцев)
Что делал:
1. Разрабатывал и тестировал алгоритмы машинного обучения.
2. Исследовал методы 3D-реконструкции.
3. Оптимизировал существующие процессы.
4. Анализировал большие объемы данных.
▎Чего добился:
1. Увеличил точность распознавания объектов на 15%.
2. Снизил время обработки изображений на 30%.
3. Улучшил качество сегментации.
4. Внедрил инновационные подходы в продукцию.
5. Опубликовал статьи и получил патенты. - Юг-ЛинкКраснодарИнженер по компьютерному зрению (Младший) • Системный администраторМай 2022 — Декабрь 2022 (8 месяцев)
Основной задачей было разработать алгоритмы компьютерного зрения для камер видеонаблюдения.
Результат работы: интеграция алгоритмической модели в существующую программную архитектуру.
Высшее образование
СПб ГУАП
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроенияСанкт-Петербург • 1894 выпускника№ 1 — Институт аэрокосмических приборов и системСентябрь 2020 — По настоящее время (4 года и 2 месяца)Специальность "Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения". Активный участник научных конференций в области компьютерного зрения
Дополнительное образование
- Introduction to Data Science and Machine LearningСентябрь 2023 — Октябрь 2023 (1 месяц)
Приобрёл начальный опыт в анализе данных и разработке классических моделей машинного обучения.