Deep Learning Engineer (Computer Vision)

На данный момент Deep Learning Engineer (Computer Vision).

Мои компетенции и опыт

Анализ структурированных данных, изображений, текстов.
Обработка и анализ табличных данных (классификация, кластеризация, регрессия) и временных рядов, визуализация результатов с использованием библиотек Pandas, NumPy, MatPlotLib, Sklearn, CatBoost. Работа с изображениями, с использованием нейросетей (классификация, сегментация, детекция, стилизация). Применял TF, Keras, PyTorch, OpenCV.
Работа с базами данных SQL, MongoDB.
Разработка программ и скриптов на языке Python для обработки данных и веб-запросов.
Разработка микросервисов на языках Python, C# для обмена данными и работа с базами данных. (SQL, MongoDB), написание скриптов для обработки и визуализации данных. (Python, Folium).
Создание графических приложений на языке C#.
Работа с базами данных MS Server, Oracle.
Разработка telegram-чат ботов.
Технологии:
C#, C++, Python, FastAPI, Delphi, HTML, CSS, JS, NodeJS, TF, Pytorch, OpenCV, CatBoost, Scikit-learn, SQL, Pandas, NumPy, MatPlotLib, Docker, Git, GitLab

Участвовал в хакатонах, соревнованиях связанных с анализом данных.
Занимался анализом данных, генерацией признаков, тестированием различных подходов, создавал графические отчеты, модели машинного обучения для предсказания.

Проходил различные курсы по ML, DL, на платформах Stepik, Coursera, нужен доступ к резюме

DeepLearningSchool - CV, NLP


Победитель (1 место, в команде) хакатона “Цифровой Прорыв нужен доступ к резюме Приволжский ФО. Разработка системы прогнозирования количества обращений”.

Призер чемпионата “Цифровой Прорыв нужен доступ к резюме Омск, Омская область. Система детекции людей на фотографиях”.

Финалист ЛЦТ 2023

Также призер и финалист множества других хакатонов и соревнований по анализу данных.