ML Engineer, NLP, Time Series Forecasting, Classic ML • Ученый по данным • ML разработчик • Средний (Middle)
От 200 000 ₽ • Ищу работу
Контакты
Контакты скрыты настройками приватности Возраст: 22 года
Опыт работы: 3 года и 3 месяца
Регистрация: 26.04.2024
Последний визит: 4 дня назад
Гражданство: Россия
Местоположение: Россия, Екатеринбург
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский В1
Обо мне
Стек технологий
- PyTorch
- Spacy
- CatBoost
- SQL
- Reinforcement Learning
- Airflow
- MLflow
- Transformers
- NLP
- Time Series Forecasting
- Linux
- Git
Пэт проекты:
- Реализовал RAG систему финансового консультанта - FinanceInsight
- Разрабатывал систему мультиагентного LLM для заказа билетов на самолёт, бронирования отелей, получения погоды на основе LangChain + GigaChat.
- Разрабатывал систему матчинга людей для проекта ConnectBot на основе модели multilingual-e5-large для получения эмбедингов.
- Разрабатывал ответно вопросную систему на основе RAG* LangChain + SBER NLU.
- Дообучал модель Saiga 7b.
Научные статьи:
- СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ ТРАДИЦИОННОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ
- Экстремальное программирование как метод развития гибких и профессиональных навыков студентов IT-отрасли
Науч. поп статьи на Habr:
Языки программирования:
- Python (уверенное, использую повсеместно)
- Pascal (базово, реализовывал структуры данных и алгоритмы сортировки и поиска)
- Java (базово, знаю синтаксис, использовал в разработке игр)
Портфолио
Ссылка на папку с портфолио
Из хобби: люблю активные виды спорта, чтение литературы.
Навыки
Git
SQL
Python
NLP
Машинное обучение
PyTorch
Deep Learning
Обработка естественного языка
Apache Spark
Участие в профсообществах
Опыт работы
- Крупнейшая цифровая платформа. Технобренд, объединяющий лучшие мировые практики и самый современный стекЕкатеринбург • Более 5000 сотрудниковУченый по данным (Младший) • Исследователь данныхИюль 2024 — По настоящее время (10 месяцев)
- Выдвигать гипотезы, разрабатывать ML модели прогнозирования временных рядов (Python, SQL), генерировать фичи и сложную логику взаимозависимостей;
- Анализировать и подготавливать фактические данные для моделей;
- Обосновывать предлагаемые решения, оперируя математическими, эконометрическими и статистическими расчетами;
- Презентовать и защищать логику и метрики качества моделей перед проектной командой и заказчиками прогнозных моделей;
- Участвовать во внедрении прогнозных моделей, а также в дальнейшем их сопровождении.
Результаты- Полностью переработал пайплайн решения по легаси моделям и увеличил метрику и скорость работы
- Разработал модель прогнозирования оперативного Фонда оплаты труда (ФОТ)
- Разработал модель прогнозирования Пассивных расходов физ лиц
- Учавствую в поддержке легаси моделей
Стек технологий
- PySpark
- Scikit-learn
- T-SQL
- Pandas
- numpy
- statsmodels
- Confluence
- Bitbucket
SQL • Python • PostgreSQL • ООП • Базы данных • ReasonML • Машинное обучение - Выдвигать гипотезы, разрабатывать ML модели прогнозирования временных рядов (Python, SQL), генерировать фичи и сложную логику взаимозависимостей;
- С 2004 года занимается разработкой и развитием интернет-сервисов в сфере B2BСанкт-Петербург • От 10 до 100 сотрудниковML разработчик (Младший) • ML EngineerФевраль 2022 — Июль 2024 (2 года и 6 месяцев)
Результаты:
- Разрабатывал и обучал модели для рекомендательной системы
- Строил пайплайн для крупного заказчика по Action Detection на предприятии
- Разрабатывал систему парсинга данных из различных структур и файлов (pdf, docx, img, txt) для обработки КП
- Разрабатывал систему идентификации личности на изображениях и видеопотоке и реализовал фреймворк
Git • SQL • PostgreSQL • Python • Linux • ООП • Базы данных • MySQL • Машинное обучение • Reinforcement learning
Высшее образование
- Институт прикладных компьютерных наукСентябрь 2024 — По настоящее время (7 месяцев)
Учусь в магистратуре по программе "Искусственный интеллект" в AI Talent Hub.
Активно изучаю:
- NLP
- Classic ML
- RL
Готовлю проект по "Диверсификации инвестиционного портфеля с помощью ИИ"