ML Engineer

На данный момент Computer Vision Engineer.

Мои компетенции и опыт

Инженер компьютерного зрения, TERRO AI (Февраль 2024 – Сентябрь 2024, Москва, Россия):

Руководил разработкой системы идентификации лиц с использованием технологии распознавания лиц и многокамерного отслеживания объектов. Достиг точности распознавания лиц 95% в камерах видеонаблюдения, оптимизировав производительность до нужен доступ к резюме мс на кадр с использованием TensorRT и пакетного инференса. Достиг TOP-1 точности 96% при дообучении ResNet50 для повторной идентификации на основе собственного набора данных и предварительной обработки с использованием YOLOv8 для сегментации. Реализовал собственную систему отслеживания в многокамерной среде, достигнув 70% точности отслеживания (MOT). Интегрировал систему распознавания лиц в многокамерное отслеживание, улучшив точность на 15%. Инженер по машинному обучению, Relive Intelligence (Февраль 2023 – Январь 2024, Астана, Казахстан):

Реализовал систему обнаружения живого лица, достигнув точности 99.8% на тестовом наборе данных. Достиг точности 98.2% на наборе данных Recod-Mpad с использованием ViT для обнаружения живого лица. Разработал модуль детектора живого лица с двумя входами на базе 3D ViT, увеличив точность на 2.3%. Реализовал систему идентификации водителя и распознавания стиля вождения с точностью 90%. Научный ассистент по компьютерному зрению, Назарбаев Университет (Январь 2023 – Август 2023, Астана, Казахстан):

Разработал федеративное обучение для распознавания действий человека с использованием CNN, GCN и Vision Transformers. Улучшил точность системы DDNet на более чем 5% с использованием предсказанных данных KTH через OpenPose. Реализовал экстрактор скелетных признаков в многопоточечной пространственно-временной сети на основе Transformers. Проекты:

GDSC ML Хакатон (Февраль 2023): Занял 2-е место среди 50 команд, разработав алгоритм компьютерного зрения для обнаружения трещин в зубах дробильного устройства. Улучшил точность модели Unet до 88.9% за счет увеличения данных и настройки гиперпараметров. Распознавание номерных знаков (Май 2023 – Июнь 2023): Реализовал систему распознавания номерных знаков с использованием YOLOv7 и PaddleOCR, достигнув точности 98%.