Резюме: Computer Vision Engineer / ML Engineer (CV)

ML Engineer с 6+ годами опыта в Computer Vision и Deep Learning. Основная экспертиза в детекции, сегментации, классификации и анализе изображений и видео.

Разрабатывал ML-решения, начиная от сбора и подготовки данных, обучения и оценки моделей до разработки inference-пайплайнов и сервисов для их использования.

Ключевые компетенции:
- Computer Vision: detection, segmentation, classification, tracking, keypoint detection
- Data: сбор, разметка, валидация и аугментация датасетов
- Generative AI: генерация и редактирование изображений, synthetic data
- Inference & Backend: FastAPI, Docker, Docker Compose
- MLOps: ClearML, Grafana, Git
- LLM/VLM: Qwen, LLM-as-a-Judge, agentic workflows

Проекты:

Проект "Чистые руки": система контроля гигиены медперсонала.
- Разработал модуль детекции нарушений: посторонние предметы на руках (IoU=0.82), обнаружение маникюра, низко закатанных рукавов.
- Технологии: модель сегментации + детекция ключевой точки запястья, классические алгоритмы компьютерного зрения для постпроцессинга.
- Осуществил возможность инференса моделей в Unity с помощью фреймворка Barracuda.

Проект “Допуск вагонов”: система видеоанализа по допуску грузовых вагонов.

- Лидировал командой CV из 3х человек
- Выполнял сборку и разметку данных
- Разработал часть проекта, отвечающую за распознавание конструктивных узлов (Unet/Yolo (IoU=0.72) + DepthEstimation).
- Реализовал алгоритмы постобработки для финализации прогнозов.
- Применял генеративные сети CosXL + ICLight для аугментации данных.
- Реализовал инференс моделей и логику работы всего пайплайна на FastAPI

Проект “Генерация синтетических данных”
- Провел исследование по оценке эффективности синтетических данных для обучения сегментационных моделей.
- Создавал фотореалистичные 3D-сцены в Blender для генерации датасетов с точными аннотациями.
- Дополнительно использовал edit генеративные сети для изменения рендеров и расширения набора данных.

Проект “Нормирование труда”: система видеоанализа работ на путевом хозяйстве.
- Руководил группой разметки, осуществлял сбор и валидацию данных для задач детекции, распознавания действий, трекинга.
- Производил обучение моделей детекции, градиентного бустинга.
- Масштабировал все сервисы проекта с 4х распознаваемых инструментов до 36.
- Модифицировал сервис определения операций для каждого сотрудника
- Реализовал демонстрационный прототип на FastAPI

Проект “UI-агент навигации”: интеллектуальный агент для автономного выполнения пользовательских задач в графических интерфейсах.
- Разработал VLM-агента на основе Qwen3.5-VL, выполняющего задачи в графических интерфейсах по скриншотам с помощью управления мышью и клавиатурой.
- Реализовал цикл работы агента: планирование, выполнение действий, визуальная проверка результата и корректировка плана, а также механизмы защиты от зацикливания.
- Разработал сценарии работы с Jira, электронной почтой, таблицами и маркетплейсами, а также систему автоматической оценки качества выполнения задач на основе LLM-as-a-Judge.

Проект “Генерация презентаций”: система автоматического создания и редактирования презентаций с помощью языковых моделей.
- Развивал и адаптировал open-source решение Presenton под требования заказчика и новые пользовательские сценарии.
- Реализовал новые возможности редактирования текста, таблиц и графиков, а также создания и использования пользовательских шаблонов презентаций.
- Дорабатывал пользовательский интерфейс, логику взаимодействия с элементами презентации и существующий пайплайн генерации контента.

Образовательная деятельность:
- Проводил лекции и практические занятия по ML и CV для научно-технологического проекта "Большие вызовы"

Публикации:
- Комплексное применение компьютерного зрения и распознавания речи для повышения качества обработки видеозаписей производственных работ, Труды ИСП РАН, 2026.
- Видеоанализ качества гигиены рук медицинского персонала с использованием глубокого обучения, Искусственный интеллект и принятие решений, 2025.
- Использование переноса стиля как способ улучшения обобщающей способности нейросети в задаче детекции объектов, Труды ИСП РАН, 2023.