• Responsible for ML road map • Holds ownership of designing the training and operational workflow the image taggers follow, including the monitoring effectiveness of image taggers • Responsible for sourcing data sets for ML training • Responsible for understanding ML capabilities and delivering requirements for achieving business goals • Responsible for defining metrics for measuring ML components performance and maintaining acceptable quality in production • Responsible for new ML technologies research and rollout • Manages the team of ML developers (5 people) and taggers’ team lead

Совмещение функций Team Lead и Senior Data Scientist. Ведение проектов для крупной металлургии (Северсталь, ММК). Компьютерное зрение, временные ряды, машинное обучение. Координация работы и формирование отдела аналитики данных. Собрал боеспособный отряд (1 на старте, 8 сейчас). Настраиваю технологии проектной разработки DS решений (отчетность, визуализация, переиспользуемость и тд). Участвую в пресейлах и проектном планировании. Участвую в подборе конфигурации аппаратного решения (сервер, устройства сбора информации: камера, датчики и тд). В рамках проектной деятельности взаимодействую с ds-аналитиками, бизнес-аналитиками, системными аналитиками, разработчиками, инженерами, проектным руководителем, технологами, экспертами-металлургами. Формирую архитектуру математического решения. Курирую разработку мат. моделей либо разрабатываю самостоятельно. Проекты: Контроль продуваемости пробок на установке печь-ковш (УПК) посредством инфракрасной камеры длинноволнового спектра. Комплексная задача, предполагающая сегментацию, классификацию, детекцию и регрессию. Контроль продуваемости пробок на установке печь-ковш (УПК) посредством камеры видимого спектра. Комплексная задача, предполагающая сегментацию, классификацию, регрессию. Отсечка шлака при выпуске стали на машине непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) при помощи камеры и вибродатчиков. Отсечка и подсчет металла при сливе шлака (повалка) на кислородном конвертере (КК) посредством инфракрасной камеры длинноволнового спектра. Оптимизация процесса вакуумирования стали на установке вакуумирования стали (УВС). Лидировал разработку математического решения и интеграцию. Отсечка и подсчет шлака при выпуске металла из дуговой сталеплавильной печи (ДСП) посредством инфракрасной камеры длинноволнового спектра.

Проект по детектированию препятствий на видео, онлайн, для сельхоз-техники. Выполнил: создание датасета, разметка датасета, создание модели, обучение модели, итоговый алгоритм. Проект по детектированию людей на видео, онлайн, и классификации наличия униформы (каска, жилет) для стационарных камер на строительных объектах. Выполнил: создание датасета, разметка датасета, создание модели, обучение модели, итоговый алгоритм. Проект по сегментированию зданий на изображениях со спутника для крупной нефтяной компании. Выполнил: создание датасета, разметка датасета, создание модели, обучение модели, итоговый алгоритм. Другие кейсы для клиентов решал теоретически т.е давал детальное описание алгоритма, который выполнит поставленную задачу. Например, задача - детекция и сегментация забытых вещей вещей на видео, онлайн и т.п. Участие в создании крупной autoML платформы neuton.ai. Тестирование платформы, написание скриптов, анализ конкурентных autoML, анализ конкурентных алгоритмов, анализ датасетов и т.п. Data science, computer vision (классификация, сегментация, детекция), Python (Pytorch, OpenCV, Numpy, Pandas).

Преподавал: математику, высшую математику, информатику, программирование, физику.

Проект по сегментации меланомы на изображениях. Выполнил: предобработка датасета, создание модели, обучение модели, итоговый алгоритм. Проект по трехмерной сегментации и классификации заболеваний легких на снимках КТ в dicom формате. Выполнил: переформатирование датасета, предобработка датасета, улучшение разметки датасета, создание модели, обучение модели, итоговый алгоритм. В данном проекте не удалось добиться точности, которая была бы адекватной для медицинской задачи. Участие в grand-challenge и kaggle соревнованиях по задачам гистопатологии желез (сегментация, классификация заболеваний). Относительно успешное. Этот этап был подготовительным для следующего проекта. Проект по сегментации и классификации заболеваний предстательной железы на снимках биопсии высокого разрешения (tif, 5-12 гб на одно изображение). Выполнил: переформатирование датасета, предобработка датасета, улучшение разметки датасета, создание части моделей входящих в итоговый ансамбль, обучение моделей, итоговый алгоритм Data science, computer vision (классификация, сегментация, детекция), Python (Pytorch, Keras, Tensorflow, OpenCV, Numpy, Pandas).

Разработка сайтов на базе PHP (без фреймворков), Mysql, Javascript (Jquery), Ajax.

Разработка ПО для расчёта моделей в области физики конденсированного состояния (фазовые переходы, сверхпроводимость). Анализ результатов. Написание научных работ. Несколько публикаций в крупных международных журналах, участие в научных конференциях.