Даниил Р. , Middle, ML-инженер

Повысил эффективность работы поддержки примерно на 35% за счёт внедрения комплекса ML/NLP-решений: классификация обращений, кластеризация, извлечение сущностей. Улучшил качество семантического поиска по базе знаний примерно в 1,7 раза, разработав и внедрив RAG-пайплайн (LangChain, Qdrant, FAISS). Достиг 91% точности прогнозирования инцидентов благодаря использованию ансамблей моделей (CatBoost, XGBoost) и продуманного feature engineering. Автоматизировал около 90% рутинных операций и сократил время подготовки отчетов с часов до минут, создав набор инструментов и пайплайнов (Bash, Docker, Airflow). Настроил полноценный MLOps-контур (версии моделей, деплой, мониторинг) на базе MLflow и FastAPI, обеспечив стабильный вывод моделей в прод и сопровождение. Сократил время формирования ежедневных отчётов с 3 часов до 20 минут через ETL/ELT-пайплайны (Airflow, Spark, PostgreSQL). Построил систему интерактивных дашбордов, что ускорило принятие управленческих решений примерно на 35%. Повысил конверсию за счёт A/B-тестов и статистического анализа, результаты которых легли в основу доработок продукта.

Разработал фреймворк для создания AI-агентов на базе LangGraph, обеспечив стабильное выполнение цепочек и удобную интеграцию с сервисами компании. Построил RAG-систему, повысив качество извлечения и точность ответов моделей на 35%. Реализовал и внедрил несколько AI-агентов в продакшен для автоматизации поддержки и внутренних процессов. Создал голосового ассистента на основе LLM с использованием ASR и TTS, улучшив качество обработки пользовательских запросов. Настроил мониторинг качества моделей через MLflow, обеспечив контроль метрик и отслеживание деградации. Участвовал в проектировании и развитии ETL-процессов на базе Airflow, PostgreSQL и ClickHouse. Разработал backend-сервисы на FastAPI для интеграции LLM-функциональности и агентных сценариев. Подготовил и выпустил MVP с использованием LLM-агентов в сжатые сроки, обеспечив соответствие требованиям бизнеса.

Разработал и внедрил модели для диагностики возрастной макулярной дегенерации (OCT-изображения) с использованием SOTA-архитектур на PyTorch, адаптированных под задачу. Создал end-to-end CV-решения для промышленности и медицины (YOLOv8, ResNet, Autoencoder), включая деплой и оптимизацию через ONNX Runtime. Построил OCR-пайплайн (OpenCV + Tesseract → BERT) для автоматизированной обработки медицинских карт. Реализовал CV-систему анализа сварочных швов в реальном времени, сократив время контроля на 70% и снизив процент брака. Разработал пайплайн распознавания транспортных средств при въезде на объект, достигнув точности 94%. Построил RAG-систему с использованием LLM (LLaMA) и реализовал векторный поиск на FAISS. Участвовал в оптимизации тяжёлых вычислений на суперкомпьютерах. Является соавтором 2 научных статей в Q1-журналах (Applied Sciences).

Реализовал production-пайплайн сегментации повреждений аграрной техники в 4K-разрешении с F1-score 93.3% (ансамбль PIDNet + OneFormer, тайловая инференс-схема). Повысил качество моделей CV за счёт генерации синтетических данных (FLUX + LoRA): прирост F1 с 88% до 93% без ручной разметки. Ускорил пайплайн детекции повреждений в 1.4 раза, внедрив предварительную ML-фильтрацию и оптимизировав архитектуру под бизнес-требования. Улучшил OCR-модель распознавания номеров, снизив CER на 3% за счёт претрейна на расширенном собственном датасете. Протестировал использование LLM (Qwen) для OCR и синтетической разметки данных без участия человека. Реализовал zero-shot псевдоразметку с BLIP и SigLIP, увеличив объём размеченных данных в 2 раза. Разработал и вывел в продакшен систему детекции и сегментации логотипов (MAP@50 = 94%), оформленную как FastAPI-сервис. Повысил производительность YOLOX-модели для детекции персонала на 32% за счёт оптимизации бэкбона. Стандартизировал ML-эксперименты и трекинг метрик, переведя процессы на MLflow.

Увеличил производительность CV-систем (FPS) до +50 % за счёт оптимизации inference (YOLOv8, TensorRT, ONNX). Повысил точность моделей компьютерного зрения до 92 % и отдельных CV-моделей на 15–20 %. Снизил latency инференса на 25 %, обеспечил обработку 5000+ запросов/мин при <100 мс. Запустил production-CV сервисы и AI-агентов (real-time, REST/gRPC, микросервисы). Реализовал мультимодальные решения CV + LLM + RAG (визуальный анализ + поиск по документам). Внедрил MLOps (MLflow, CI/CD, мониторинг, auto-rollback), ускорив релизы на 40 %. Снизил операционные издержки проектов до 50 % за счёт автоматизации и оптимизации ML-пайплайнов. Настроил мониторинг качества и дрейфа моделей в продакшене.