🤠 Бэкендеры, найдите себе команду по вайбам! Проверить мэтч → в вайб-квизе
Степан Мартынович (stedjey1), 21 год, Россия, МоскваСтепан Мартынович (stedjey1), 21 год, Россия, Москва

Степан Мартынович

Ученый по даннымСредний (Middle)
От 170 000 ₽Ищу работу

Контакты

Войти
Возраст: 21 год
Опыт работы: 1 год и 9 месяцев
Регистрация: 13.05.2022
Последний визит: 2 недели назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков:

Обо мне

На данный момент получаю высшее образование. Искуственный интеллект считаю перспективной технологией, в результате которой измениться экономический уклад нашего общества. Мне хочется внести свой вклад в этот процесс. Интересны любые проекты и разнообразные задачи.

Финалист хакатона TRUE TECH HACK 2023 от МТС в треке: "Аудиосопровождение происходящего на экране для людей с нарушением зрения" - https://true-tech-hack.ru/.
Сертификат: https://codenrock.com/users/30078/certificates/66.
Репозиторий: https://github.com/Aleshka5/UAI_Team.

Финалист хакатона Aeroclub Challenge 2023 (4 место) в составе команды: "UAI Team", в треке: "Создание обработчика писем электронной почты" - https://codenrock.com/contests/aeroclub-challenge-2023#/tasks.
Репозиторий: https://github.com/Aleshka5/Aeroclub_UAI_Team

Призер хакатона Innopolis Global AI Challenge 2023: AI4MED (2 место) в составе команды: "UAI_DS_Team".
Сайт: https://globalai.innopolis.university/.
Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions/innopolis-global-ai-challenge-2023-ai4med/overview.
Репозиторий: https://github.com/vshakhlin/innopolis-global-ai-challenge-2023

ПРОЕКТЫ, АПРЕЛЬ 2020 -
НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ:

Проект: Распознавание действий спортсменов на видеозаписях".
Собрана база, проведена предобработка видео, реализован анализ ключевых точек, построены разные типы моделей, зафиксированны лучшие результаты.
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Os, Mmaction2, Openpose.

Проект "Классификация текстов писателей": https://colab.research.google.com/drive/1aoviDwQDexM_YoOVCiLuYjLF8KJI4Kpz?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.

Проект "Определение болезни по симптомам": https://colab.research.google.com/drive/1_dUfzFtIS28AOkyZfxsAAc4zqu7amc9I?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.

Проект "Прогнозирование трафика компании": https://colab.research.google.com/drive/10Q859z26HZ03lQeLlB61DuHQ-Y1EM7TX?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras.

Проект "Определение мошеннических операций": https://colab.research.google.com/drive/11RZSI-iv1C17PmE7geT6ZjBjw2YJ3Swf?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os.

Проект "Сегментация стройки": https://colab.research.google.com/drive/1pYt07Z-d5zLUXTI5SbZXXet-3l0ItCjZ?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Sklearn, Os, PIL.

Проект "Симуляция посадки корабля с помощью генетических алгоритмов": https://colab.research.google.com/drive/1xGEQd0e_7lQ2l5FDGcX1ufcWU3ERJR3X?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, Gym, Glob, Io, base64, Ipython, pyvirtualdisplay.

Проект "Обнаружение самолетов на фото": https://colab.research.google.com/drive/10aDO4FI5wq6Va-1DOfa4phsNpGqz_SES?usp=sharing
Стек: Python. Бибиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, PIL, Math, Os.

Проект "Распознавание голосовых команд": https://colab.research.google.com/drive/1fBxBth_ZUxEQcluOOuKz5UaTvR833vJP?usp=sharing
Стек: Python. Библиотеки: Pandas, Numpy, matplotlib,Keras, IPython, Librosa, Os, Sklearn, Tqdm.

Навыки

Python
Машинное обучение
Deep Learning
NLP
OpenCV
SQL
ООП
Git
Docker
Jira

Участие в профсообществах

Опыт работы

  • webteam pro, webteam.pro
    Москва
    Ученый по данным (Средний)Data-scientist
    Май 2023 — Май 2024 (1 год и 1 месяц)

    Проект 1: Клонирование голоса знаменитостей.
    Задачи:
    1. Сбор нескольких датасетов из песен;
    2. Извлечение вокала из песен;
    3. Подготовка данных для обучения;
    2. Подбор архитектуры нейронной сети;
    3. Обучение и тестирование нейронной сети на данных заказчика;
    4. Создание web-приложения;
    Результат: Web-приложение с нейронной сетью на сервере заказчика.

    Стек: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, Keras, Tensorflow, Pytorch, librosa, Opencv, FastAPI, Docker.

    Проект 2: Построение регрессионных моделей предсказаний для крупной торговой сети.
    Задачи:
    - Работа с регрессионными моделями;
    - Работа с большими данными;
    - Построение прогнозов на больших данных;

    Стек: Python, Numpy, Pandas, Sklearn, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Clickhouse.

    PythonNumPyPandasKerasTensorFlowPyTorchOpenCVFastAPIDockerGit
  • Панцирь, pancircom.ru/
    Москва
    Data-scientist
    Май 2023 — Июль 2023 (3 месяца)

    Проект: Обнаружение вооруженных людей на камерах видеобнаблюдения.
    Задача: Детекция вооруженных людей на видеозаписях при помощи нейронной сети YOLO.

    Стек: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, YOLO, Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Matplotlib, Pyplot, OpenCV, PIL, Docker.

  • Первый PropTech России
    МоскваБолее 5000 сотрудников
    Data-scientist
    Февраль 2023 — Апрель 2023 (3 месяца)

    Проект: Детектирование и отслеживание людей, проходящие через КПП, а также детекция каски и жилета на них
    Задачи: Изучение и корректировка готового кода на Python.Изучение и корректировка готового кода на Python. Создание, разметка базы данных. Обучение нейронных сетей для детекции и трэкинга объектов. Использование алгоритмов YOLO, SORT, DeepSORT, FairMOT. Написание кода для пост-обработки данных.

    Результат: Работающая нейронная сеть.

    Стек: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Matplotlib, Pyplot, OpenCV, PIL, FairMOT.

    https://ai-hunter.ru/samoletkaski

  • Росгеология, rusgeology.ru
    Москва
    Data-scientist
    Август 2022 — Декабрь 2022 (5 месяцев)

    Проект: Предсказание параметров для оценки результатов
    бурения.
    Задачи: Тестирование аугментированного датасета,
    Задача «предсказание параметра KNEF».

    Итоговые результаты: Точность определения коллекторов - 91%,
    Относительная ошибка определения параметра
    KPEF - 5%,
    Относительная ошибка определения параметра
    KNEF - 11%.

    Стек: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, Keras, Tensorflow.

    Результаты: https://ai-hunter.ru/rosgeology

Высшее образование

  • МГИМО МИД России

    Московский государственный институт международных отношений
    Международного бизнеса и делового администрирования
    Сентябрь 2021 — По настоящее время (3 года и 2 месяца)

Дополнительное образование