Разработчик видеоаналитики (Computer Vision)

Описание

КозубаевМарат
Мужчина
+7 — предпочитаемыйспособсвязи • https://t.me/mordecairu
MaserattiK@yandex.ru
Проживает МоскваГражданство Россия естьразрешениенаработу
РоссияГотовкпереезду неготовккомандировкам
Желаемаядолжностьизарплата
ML-инженер
Специализации
—Датасайентист—Другое—Программист разработчик
Занятость полнаязанятость частичнаязанятость проектнаяработа
волонтерство стажировкаГрафикработы полныйдень сменныйграфик
гибкийграфик удаленнаяработа вахтовыйметод
Желательноевремявпутидоработы неимеетзначения
Опытработы—3 года6 месяцев
Июль2024 — настоящеевремя1 год6 месяцев
Росагролизинг
www.rosagroleasing.ru
Финансовыйсектор
•Лизинговыекомпании
Deep Learning Engineer
- Реализовалпайплайнсегментацииповрежденийаграрнойтехникив4k разрешении
использовалансамбльиздвухSOTA моделейPIDNet иOneFormer. Достигнул93.3%
F1-score. Использовалпредсказаниепотайлам-
СоздавалсинтетическиеданныеповрежденийнабазеFLUX+LoRA,
удалосьдобитьсяприростаF1 с88% до93%
толькозасчетдобавлениясинтетическихданных
- Оптимизировалалгоритмобнаруженияповрежденийоборудования Ускорилв1.4
разаскоростьработыпайплайназасчетдобавлениякастомногоалгоритмасмодельюд
ляпредварительнойфильтрации Проведенакоммуникациясзаказчиком
сформулированыбизнестребования
- УлучшилмодельOCR распознаваниеномеров
засчетдобавленияэтапапретрейнанабольшомсобранномдатасетеразнообразныхте
кстов пониизивCER (Character Error Rate) на3%
- ТестировалвозможностьиспользованияLLM(Qwen) дляOCR
исинтентическойразметкиданныхномеровбезиспользованиячеловеческойразметк
и
- СделалпсевдоразметкувZERO-SHOT форматесиспользованиемBLIP, SigLIP,
удвоенразмерразмеченныхданных
Июль2022 — Июль2024
2 года1 месяц
Brandmonitor
Deep Learning Engineer
- Решалзадачудетекциилоготиповипоследующейихсегментацииотфона
использовалпайплайнInstance сегментациинаосновеYOLO ACT++.
ОбернулитоговоерешениевFastAPi сервис
ситоговойточностьюдетекциилоготиповсMAP50=94%. Вывелмодельвпродакшен
используяFastAPI
- Разработалсистемудетекцииперсоналасточностьюболее98%, ускорилна32%
YOLOX дляэтойзадачи засчетоптимизациибэкбонарепераметризацией-
ПеревелвсюсистемуэкспериментовнаMLFlow
Образование
Высшее
2024
СанктПетербургскийгосударственныйуниверситеттелекоммуникацийименипроф
МА БончБруевича СанктПетербург
Факультетрадиоэлектронныхсистемиробототехники
Навыки
Знаниеязыков Русский— Родной
Навыки Python SQL FastAPI PostgreSQL Deep Learning PyTorch Scikit-learn
pandas Анализданных Numpy Машинноеобучение Computer Vision Docker
OpenCV Airflow Plotly Git CatBoost XGBoost MLflow Matplotlib Seaborn
PySpark YOLO Компьютерноезрение CLIP ResNet U-Net LLM sklearn