Ml engineer

На данный момент Ml engineer.

Мои компетенции и опыт

ML-инженер с 2 годами опыта. Строю end-to-end ML-решения: от подготовки данных до продакшн-сервисов с метриками, воспроизводимостью и MLOps. Основные направления: NLP/LLM (RAG, embeddings, semantic search), Computer Vision (object detection), классический ML.

Ключевые проекты и результаты:

— RAG-сервис по технической документации 1С и стандартам бухучёта: гибридный retrieval, reranking, генерация ответов со ссылками на источники. Качество поиска MRR нужен доступ к резюме , NDCG нужен доступ к резюме

— Система обнаружения аномалий в бухгалтерских проводках: проанализировал более нужен доступ к резюме реальных операций, precision нужен доступ к резюме по экспертной валидации, расширил покрытие аудита на 10%. Интеграция с 1С через REST API.

— Human-in-the-loop платформа разметки изображений для object detection: автоматическая предразметка и итеративное переобучение, ускорение подготовки датасетов в 2–4 раза. Поддержка YOLO и RT-DETR, трекинг экспериментов в MLflow.

— Backend системы контроля доступа: REST API на FastAPI с 31 методом, авторизация OAuth2, аналитика с 11 измерениями и 15+ фильтрами.

Стек: Python, PyTorch, Scikit-learn, FastAPI, Sentence Transformers, Qdrant, MLflow, DVC, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, Docker, Docker Compose, Git, CI/CD. Направления: NLP, LLM, RAG, Computer Vision, MLOps.

Учусь на «Прикладной математике и информатике» в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» — сильная алгоритмическая и математическая база. Английский B2.

Контакты: Телефон: нужен доступ к резюме Email: нужен доступ к резюме Telegram: нужен доступ к резюме