ML-engineer

На данный момент CV-engineer.

Мои компетенции и опыт

ДЕТЕКТ ДЕФЕКТ (август нужен доступ к резюме настоящее время) CV-engineer 

Разработал и поддерживал полный pipeline для задач автоматического обнаружения дефектов, что позволило снизить процент брака и ускорить процесс контроля. Внедрил приложение для сбора датасетов с камер с интеграцией аппаратной логики через Arduino, обеспечив автоматическую синхронизацию съёмки и управления оборудованием, что повысило эффективность сбора данных. Проводил сбор, разметку и валидацию данных. Обучал и оптимизировал модели обнаружения объектов (YOLO, DetectoRS), достигая высокой точности. Активно использовал MLflow для сравнения экспериментов, подбора гиперпараметров и улучшения качества моделей. Сейчас разрабатываю внутреннее приложение для сотрудников, объединяющее весь пайплайн

SberTech (июнь нужен доступ к резюме июнь нужен доступ к резюме Практика 

Разрабатывал скиллы агента для генерации GraphQL-запросов и конфигураций прав доступа на синтаксисе DataSpace-CE. Реализовал цикл самокоррекции агента: TypeScript-валидаторы разбирали ответ модели, формировали структурированный список ошибок и возвращали его агенту для исправления (до 3 итераций), что позволило довести долю корректных ответов до максимума

Центр-инвест, коммерческий банк (май нужен доступ к резюме июнь нужен доступ к резюме Стажер

Разработал и оптимизировал приложение для автоматической сверки отчётности: валидация и сопоставление данных из нескольких источников, что сократило время ручной проверки. Интегрировал Redmine REST API и автоматизировал ежемесячную выгрузку отчётов по выполненным задачам сотрудников. Самостоятельно развернул сервис на сервере банка и сопровождал его в работе

ML-инженер с опытом разработки AI-решений: от обработки данных до продакшн-развёртывания и сопровождения. Сейчас основной фокус на построение своих пет-проектов с AI-агентами, RAG. Активно использую AI-инструменты разработки (Claude Code, Codex). 

Хакатоны SberTech — разработал AI-агента на LangChain + GigaChat для извлечения структурированных данных из файлов разных форматов (pdf, docx, xlsx, txt, jpg): отдельный tool под каждый формат, ответ в заданном JSON-формате 

ТНС Энерго — 1-е место. Сервис определения оптимальной ценовой категории электроэнергии для клиентов. Роль: ML + Backend

 Центр-инвест — сервис построения оптимальных маршрутов для предпринимателей. Роль: Backend + ML 

Коммерческие проекты Разработал чат-бота для сети оптик: настроил CI/CD и Docker, полностью сопровождал продукт Разработал backend для интернет-магазина стройматериалов на FastAPI: postgresql, mysql, CI/CD, Docker, сопровождение в проде