ML engineer Data Scientist

На данный момент Антифрод аналитик, Data Scientist.

Мои компетенции и опыт

ML-инженер с опытом продакшн-моделей в финтехе (экономия 15 млн ₽/мес в АК БАРС Банке) и фокусом на NLP, компьютерное зрение, LLM и агентные системы. С отличием окончил два курса Deep Learning School МФТИ.

🎯 Последние проекты:

• LLM-агент для оценки релевантности организаций Яндекс.Карт (LangGraph + GigaChat + retrieval похожих размеченных примеров по embeddings). Прирост +20 п.п. accuracy над zero-shot baseline на нужен доступ к резюме

• Детекция текста на изображениях через семантическую сегментацию (архитектура U-Net на PyTorch + YOLO, нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме ).

• ML-решение с ансамблем моделей (Decision Tree, Random Forest, CatBoost) для бинарной классификации с сильным дисбалансом (1.3% минорного класса).

🔧 Основной стек: Python, PyTorch, Transformers, LangChain/LangGraph, Sentence-Transformers, scikit-learn, CatBoost, pandas, NumPy, Matplotlib.

Дополнительно: Git, Jupyter, SQL, Docker (базово).

📚 Специализация: NLP (языковые модели, RAG, ранжирование), LLM-агенты, классификация изображений, детекция объектов, сегментация.

💡 Другие языки программирования: C++, C# (учебные проекты).

🌐 Английский: B1 — читаю техническую документацию и статьи на arXiv, могу вести переписку.

Активно развиваюсь в направлении LLM Engineering: изучаю fine-tuning, RLHF, векторные базы данных.

📎 GitHub: нужен доступ к резюме (актуальные проекты с README и метриками)

Вне работы: гитара, стрельба из лука, настольные игры, походы за город.