Обязанности и достижения:
Сбор и предварительная обработка данных для создания обучающих выборок.
Построение и оптимизация моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
Гипероптимизация моделей и использование современных подходов (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization).
Разработка и внедрение пайплайнов для автоматизации процессов обучения и дообучения моделей.
Мониторинг и поддержка продуктивных ML-решений, доработка и масштабирование моделей для работы с большими объемами данных.
Взаимодействие с командой разработчиков для интеграции моделей в production-окружение.
Исследование и внедрение новых технологий и подходов для улучшения существующих решений.
Разработал и внедрил модель для распознавания объектов в веб-приложении, что позволило ускорить процесс обработки изображений на стороне клиента на 30%.
Разработал и реализовал модель для сегментации изображений ценников, а также извлечение текстовой информации с помощью OCR, что повысило точность извлечения данных до 95%.
Оптимизировал существующие регрессионные модели, что сократило время вычислений на 40% и увеличило точность прогнозов на 15%.
Внедрил пайплайн для автоматизированного мониторинга и дообучения моделей на основе новых данных, что уменьшило потребность в ручной поддержке на 50%.
Предложил и реализовал систему автоматического выбора гиперпараметров, которая улучшила производительность моделей на 20% в среднем по проектам.
Активно участвовал в обсуждениях с командой разработчиков, что способствовало улучшению общей архитектуры решения.