ВакансииСпециалистыКурсы и обучениеЭкспертыКомпанииРейтингЗарплатыЖурнал
🧑‍💻 Что вам не нравится на собеседованиях? Поделитесь с нами → пройти опрос
Леонид Чесников (rebelraider), 22 годаЛеонид Чесников (rebelraider), 22 года

Леонид Чесников

Активный исследователь и лидер в AI, создающий решения для сложных задач. • ML разработчик • MLOps-инженер • Старший (Senior)
От 400 000 ₽ • Не ищу работу
Написать

Контакты

Войти
Возраст: 22 года
Опыт работы: 4 года и 10 месяцев
Регистрация: 02.07.2024
Последний визит: 3 дня назад
Гражданство: Россия
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В2
Награды
Рекомендательные письма
0
Друзья
6

Обо мне

Активный исследователь в области машинного обучения и нейронных сетей с опытом публикации научных работ (являюсь автором  множества научных публикаций, а также победителем научных конференций).


Я многократный победитель и финалист различных хакатонов. Среди последних достижений — первое место на "MTC TrueTech" и выход в финал "Лидеры Цифровой Трансформации".


Хобби:
Гитара, барабаны, хакатоны, спорт, концерты.


Навыки

Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.

Python
NLP
senior
LLM
Проведение исследований
Apache Airflow
Deep Learning
PyTorch
Git
PostgreSQL

Участие в профсообществах

Опыт работы

  • СберЗдоровье
    ​4.24​
    Крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины
    Москва • От 1000 до 5000 сотрудников
    ML разработчик (Старший) • Senior ML-Engineer
    Август 2025 — По настоящее время (4 месяца)
  • DIGITAL SECTOR
    ​4.46​
    Разработка программных продуктов на JavaScript, PHP, Python, Java
    Краснодар • От 100 до 1000 сотрудников
    ML разработчик (Старший) • Senior ML-Engineer
    Июль 2024 — По настоящее время (1 год и 5 месяцев)
    • Создал NLP-конвейер для виртуальных ассистентов (Rasa, BERT) на платформах Russpass и mos.ru, достигнув 92% точности распознавания намерений и обработки 15,000 запросов ежедневно
    • Построил систему детекции сущностей с использованием spaCy и эвристических правил, автоматизировав обработку 100% входящих запросов вместо ручной обработки
    • Разработал чат-бота с интеграцией геолокационного API для ВДНХ, увеличив конверсию пользовательских сценариев на 35% за счет персонализированных рекомендаций
    • Автоматизировал процессы управления офисными ресурсами с помощью компьютерного зрения (YOLOv8), сократив время обработки заявок с 2 часов до 15 минут
    Python • PyTorch • NLP • Обработка естественного языка • Создание чат-ботов • FastAPI • Машинное обучение • Docker • Git • Системная аналитика
  • Digital Partners Global
    Разработка инновационных цифровых продуктов
    Челябинск • От 10 до 100 сотрудников
    MLOps-инженер (Средний) • Middle+ ML-Engineer & MLOps
    Май 2023 — Июнь 2024 (1 год и 2 месяца)
    • Построил мультимодальную генеративную систему с нуля, используя гибридную архитектуру (GPT-4, DALL-E 3, fine-tuned Llama 2) с автоматическим контролем качества через цепочку ML-агентов
    • Оптимизировал конвейеры инференса через квантизацию моделей (TensorRT) и кэширование промежуточных результатов, снизив стоимость за запрос на 40%
    • Развернул MLOps-инфраструктуру (MLflow, Airflow) для CI/CD моделей, сократив время развертывания с 14 до 3 дней
    • Внедрил механизм динамической маршрутизации запросов между облачными и граничными устройствами, снизив время простоя системы до 0.5%
    PyTorch • Python • Компьютерное зрение • NLP • Deep Learning • PostgreSQL • Linux • Apache Airflow • LLM • Управление людьми
  • Газпромбанк
    ​4.48​
    Коммерческий банк
    Москва • Более 5000 сотрудников
    ML разработчик (Средний) • Middle ML-Engineer
    Март 2022 — Март 2023 (1 год и 1 месяц)
    • Создал распределенную систему для динамической генерации контента с персонализированной адаптацией клиентских данных (Stable Diffusion XL, T5-XXL)
    • Реализовал A/B тестирование шаблонов с использованием Kubeflow Pipelines, увеличив CTR на 22% через оптимизацию промпт-инжиниринга
    • Интегрировал решение в Kubernetes-кластер с балансировкой нагрузки (Istio), обеспечив обработку 50,000 запросов в день при 99.5% uptime
    • Сократил затраты на GPU-инференс на 30% через внедрение смешанной точности (FP16) и кэширования эмбеддингов
    Python • FastAPI • PostgreSQL • Docker • NLP • PyTorch • Компьютерное зрение • Deep Learning • Высоконагруженные системы • Kubernetes
    Инженер по данным (Младший) • Junior Data Engineer
    Январь 2021 — Март 2022 (1 год и 3 месяца)
    • Разработал и внедрил ETL-пайплайны для ежедневной обработки более 1 млн транзакционных записей, сократив время подготовки данных для аналитики с 4 часов до 30 минут.
    • Реализовал автоматическую проверку и очистку данных, снизив количество ошибок в отчетах на 40%.
    • Переработал ключевые SQL-запросы для BI-отчетов, ускорив генерацию отчетов на 60% и снизив нагрузку на серверы.
    • Настроил систему алертов на аномалии и потери данных, что позволило оперативно выявлять и устранять сбои (снижение downtime на 25%).
    • Подключил 3 новых внешних API для обогащения аналитических отчетов, увеличив полноту данных для принятия решений на 35%.
    Python • SQL • PostgreSQL • Apache Airflow • Pandas • AWS • Объектное хранилище S3 • Автоматизация процессов • Tableau • Анализ данных

Высшее образование

  • ВГУИТ

    Воронеж • 363 выпускника
    Управления и информатики в технологических системах
    Сентябрь 2021 — Июль 2025 (3 года и 10 месяцев)

    Моя учебная специализация — прикладная информатика (09.03.03). Я приобрёл навыки в разработке программного обеспечения, анализе данных, информационной безопасности и управлении проектами в IT. В ходе обучения освоил различные языки программирования, методы системного анализа и проектирования информационных систем. Мои достижения включают участие в различных проектах, связанных с оптимизацией бизнес-процессов и внедрением IT-решений.

Дополнительное образование

О сервисеУслуги и цены
Помощь
Для соискателяДля работодателяAPI сервисаСлужба поддержки
Другие проекты Хабра
ХабрQ&A