Коммерческий проект по Computer Vision для Министерства лесного комплекса Иркутской области; Период проекта - 6 месяцев; Команда проекта - 2 разработчика; Использовали библиотеки Pytorch deepforest, matplotlib. Кол-во итераций: 4 Во время реализации проекта столкнулись с проблемой нехватки данных для обучения модели Решили эту проблемы при помощи аугментации. Проект под NDA. Результат: Проект завершен и введен в эксплуатацию. Учебные проекты Яндекс.Практикум: -Интернет-магазин «Викишоп» запускает новый сервис. Теперь пользователи могут редактировать и дополнять описания товаров, как в вики-сообществах. То есть клиенты предлагают свои правки и комментируют изменения других. Магазину нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию. Результат: Проект завершен. Стек: Pandas LightGBM sklearn Bert (https://github.com/Chipelin/data-science-projects/tree/main/comments_ml) - Сетевой супермаркет «Хлеб-Соль» внедряет систему компьютерного зрения для обработки фотографий покупателей. Фотофиксация в прикассовой зоне поможет определять возраст клиентов, чтобы: Анализировать покупки и предлагать товары, которые могут заинтересовать покупателей этой возрастной группы;Контролировать добросовестность кассиров при продаже алкоголя. Необходимо построить модель, которая по фотографии определит приблизительный возраст человека. В нашем распоряжении набор фотографий людей с указанием возраста. Результат: Проект завершен. Стек: Pandas Matplotlib Tensorflow Keras(https://github.com/Chipelin/data-science-projects/tree/main/computer_vision_ml) - Оператор связи «Ниединогоразрыва.ком» хочет научиться прогнозировать отток клиентов. Если выяснится, что пользователь планирует уйти, ему будут предложены промокоды и специальные условия. Команда оператора собрала персональные данные о некоторых клиентах, информацию об их тарифах и договорах. Результат: Проект завершен. Стек: Pandas Matplotlib LightGBM Catboost Sklearn Phik (https://github.com/Chipelin/data-science-projects/tree/main/telecom_ml) Примеры других проектов есть DS и ML на моем github

Был частью команды из 16 человек, каждый программист вел разработку отдельного сервиса как соло-разработчик, командной разработки не было, но мы тесно общались между собой, делились знания, консультировали друг друга. Я разрабатывал сервис по ведению отчетности Кол-во пользователей сервиса: 500+ Архитектура: монолит. Стек технологий: Python (Django), JS (JQuery, knockout.js), PostgreSQL, Docker, GitLab-CI (dev, test, prod), nginx, linux, JSON, XML.

Разработка внутренних сайтов и систем отчетности предприятия С использованием Javascript, JQuery и базами MySQL. Разработка продукта для ведения отчетности предприятия на Delphi.

Институт математики, экономики и информатики, Математик-программист

Яндекс Практикум, Специалист по Data Science