ML-инженер

Был позавчера

По договорённости

22 года (родился 23 мая 2003)

Москва

Ховрино

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
PyTorch
Tensorflow
Sklearn
Seaborn
numpy
pandas
API
REST API
Нейронные сети
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 2 месяца

- Октябрь 2024 – работает сейчас
- 1 год и 2 месяца
Python-разработчик
Arsecopro, Москва
http://arsecopro.ru
ВЭД, таможенное оформление, Автомобильные перевозки, Авиаперевозки, Железнодорожные перевозки
Обязанности и достижения:
- Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения с подкреплением - Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения в рекомендательных системах - Разработка моделей и алгоритмов нейронных сетей - Написание программного кода - Разработка и интеграция API для обмена данными между различными системами и приложениями

Образование

- Высшее образование
- 2027
Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», Москва
Факультет: Институт компьютерных наук
Специальность: Искусственный интеллект и машинное обучение
- Высшее образование
- 2025
Московский институт электронной техники, Зеленоград
Факультет: СПИНТех
Специальность: Программная инженерия

Обо мне

Дополнительные сведения:

В повседневной работе активно применяю Pandas, NumPy, Matplotlib, PyTorch и SciPy для предобработки данных, анализа и визуализации. Внимателен к деталям, умею составлять грамотные отчёты и чётко формулировать идеи Креативное мышление, высокие амбиции, желание изучать новые подходы к решению задач и выявления признаков для их вычисления.(К примеру, создание нейросети, которая рекомендует одежду из гардероба) Желание создавать что-то новое и оригинальное. Коммуникабельный, нравится чувствовать ощущение погруженности в задаче или же нахождение ее решения. Быстро учусь новым инструментам и языкам программирования — глубоко изучил Python-библиотеки для машинного обучения и автоматизации процессов. В рамках дипломного проекта разработал рекомендательный модуль конфекции на основе метеоданных: • Построил pipeline разметки исходных данных с помощью Snorkel — написал набор labeling functions, которые автоматически проставляют метки одежды по температурам, осадкам и ветру main. • Реализовал многоголовую нейросеть на PyTorch (класс WeatherMultiHead) для предсказания верхней и нижней одежды, обуви и аксессуаров; обучил модель на стандартизованных признаках и достиг точности ≥ 80 % по каждому «отделу» • Создал REST-API на Flask, которое в реальном времени запрашивает данные OpenWeatherMap, извлекает фичи, проводит препроцессинг и возвращает готовые рекомендации в виде JSON api. • Написал модульные и интеграционные тесты на pytest (покрытие кода ≥ 88,5 %) и настроил непрерывную проверку корректности работы сервиса • Оформил виджет для удобного доступа к рекомендациям С моими работами можете ознакомиться по этой ссылке (https://github.com/Rusto-ols/project_ML) Умею работать в команде: открыт к диалогу, умею слушать и доносить свои мысли, готов брать на себя ответственность за ключевые модули системы. Инициативен и организован: легко расставляю приоритеты, соблюдаю сроки и придерживаюсь договорённостей. Стремлюсь не просто решать поставленные задачи, но и создавать действительно инновационные продукты, которые приносят реальную пользу пользователям. Python, PyTorch, TensorFlow, sklearn, Seaborn, Numpy, pandas, API, REST API, Нейронные сети, Машинное обучение, Классическое машинное обучение, Git, Английский язык, Machine Learning, ML, Навыки продаж, Обучение и развитие, Автоматизация процессов, Docker, Docker-compose