Геннадий П. , Senior, Python разработчик

-Написание кода, тестов к нему, опыт Code review -Опыт работы над ML и AI проектами (аналитические инструменты, n8n, интеграция с LLM, обучение ML и построение прогнозов) -Опыт разработки интерфейсов -Опыт коммуникации с заказчиком и формирования ТЗ -Хорошая подготовка по фундаментальной информатике -Хорошая математическая база -Управление жизненным циклом проекта -Высокая обучаемость новым инструментам -Опыт организации IT мероприятий (митапов, хакатонов, etc.) -Выстраивание образовательного процесса по IT-компетенциям, опыт передачи навыка молодым специалистам -Оценка трудоемкости проектов и отдельных задач -Принятие технических решений совместно с архитектором и командой -Декомпозиция, распределение задач -Повышение технического навыка разработчиков, консультирование специалистов по технической части

Более 5 лет разрабатываю web-сервисы, начиная от простых сайтов до сложных highload систем с применением ML. C раннего возраста я был увлечен созданием нового. Сегодня моя мечта воплощается в жизнь благодаря работе над современными продуктами, которые найдут применение не только в России, но и во всем мире.

Владею методами классического и глубокого машинного обучения и анализа данных. Отвечаю за полный цикл разработки и внедрения модели. Легко нахожу общий язык с бизнес-направлениями.

Высококвалифицированный Python разработчик с более чем 5-летним коммерческим опытом. Работал на проектах различных масштабов, от старта с нуля до оптимизации существующих решений, включая высоконагруженные системы и сложные интеграции.

Реализовал несколько production-систем на базе ML и Deep Learning (Computer Vision, LLM, ASR), включая рекомендательные системы, OCR и системы транскрибации. Разработал и внедрил LLM-решение для классификации и распознавания документов (Gemma-3-12B), ускорив обработку документов и автоматизировав заполнение пользовательских данных. Создал рекомендательные системы на базе ML для EdTech и промышленных сценариев, включая полный цикл: сбор данных, обучение моделей, API и деплой. Реализовал системы компьютерного зрения: детекция и трекинг объектов на видеопотоке (YOLO), подсчёт людей в ритейле, измерение геометрических параметров изделий на производстве, OCR для номеров автомобилей и документов. Разработал отказоустойчивые REST-API сервисы для ML-систем с использованием FastAPI, Docker и Linux. Выстроил ETL и data-pipeline инфраструктуру (Airflow, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB) для сбора и обработки маркетинговых и пользовательских данных. Имеет опыт оптимизации ML-пайплайнов и видеопроцессинга, включая ускорение inference и обработку видеопотоков. Работал с полным ML-циклом: сбор и разметка данных, обучение моделей, интеграция, деплой, поддержка и масштабирование.