Резюме

старший инженер по машинному обучению

Райффайзен Банк

старший специалист по машинному обучению

Makves

Проект: разработка и внедрение RAG-системы

Инструменты: LangChain, Ollama, Saiga, GigaChat, HuggingFace, FastAPI, Ragas

• разработал и внедрил RAG-систему для автоматизации обработки запросов заказчиков
• оптимизировал гиперпараметры системы с использованием библиотеки Ragas и LLM GigaChat

Проект: создание комплексного решения для обеспечения безопасности в корпоративной сети на основе неструктурированных данных

Инструменты: HuggingFace, YOLO, PyOD, Pandas, Sklearn, PyTorch, Lightning, NumPy, ONNX, FastAPI, Uvicorn, PyInstaller, Optimum, CatBoost, CVAT, natasha, BERT

• реализовал нейросетевой модуль для поиска нарушений закона о персональных данных, количество детектируемых классов увеличено с 14 до 36, accuracy top 1 увеличена до 98.9
• подготовил модуль для анализа содержимого отсканированных документов: поиск текста, таблиц, печатей, подписей и корпоративных бланков, количество классов увеличено с 5 до 19, mAP@.5 улучшен с .89 до .94
• реализовал поиск чувствительных данных в текстовых файлах, добавил модуль NER
• создал ансамбль алгоритмов для поиска аномалий на табличных данных, в том числе на временных рядах
• реализовал поиск чувствительных данных в аудио-файлах
• собрал и организовал разметку 8 датасетов для задач классификации и object detection

CheckDocAI

Телеграм-бот с ИИ модулем для контроля качества оформления документов для ООО «Гольфстрим», позволяет значительно сократить время на проверку и улучшить точность.

Инструменты: aiogram, YOLO, ONNX, Albumentations, CVAT

• Руководил командой из двух дата-сайентистов и бекенд-разработчика, отвечал за разработку и внедрение проекта.
• Проект успешно внедрён в коммерческую эксплуатацию, ежемесячная экономия — 40 человеко-часов.

Поиск аномалий с использованием Python: от теории к практике

Positive Hack Days

Доклад «Поиск аномалий с использованием Python: от теории к практике» представляет обзор ключевых алгоритмов обнаружения аномалий, их сильных и слабых сторон, и демонстрирует практическую ценность подхода на примере из области корпоративной безопасности.

Серия докладов: Поиск аномалий в данных, алгоритмы

Moscow Python Meetup

В серии докладов наглядно описываются принципы работы основных алгоритмов поиска аномалий: HBOS, ECOD, Isolation Forest, PCA, kNN и LOF.

NLP и CV нейросети в защите данных: опыт Makves DCAP

Moscow Python Meetup

В этом докладе я расскажу, как мы использовали алгоритмы CV и NLP для улучшения DCAP системы компании Makves, преодолевая вызовы обработки неструктурированных данных и продуктивизации моделей. Доклад будет полезен как пример реального внедрения нейросетей в работающий продукт.

повышение квалификации

УЦ «Специалист»

Анализ данных

• Анализ данных на языке SQL

профессиональная переподготовка

Deep Learning School ФПМИ МФТИ

Deep Learning

• Computer Vision

профессиональная переподготовка

Яндекс Практикум

Машинное обучение

• Специалист по Data Science

повышение квалификации

Московский Авиационный Институт

Deep Learning

• Введение в искусственный интеллект и нейросети для авиационных приложений

специалитет

Московский Авиационный Институт

Лингвистика

• Перевод и переводоведение

специалитет

Московский Авиационный Институт

Физика

• Авиационная и ракетно-космическая теплотехника