Резюме: ML-инженер
- Системное и критическое мышление
- Внимание к деталям, аккуратность
- Ответственность и дисциплина; довожу задачи до результата
- Проактивность и инициативность
- Спокойствие и собранность в стрессовых ситуациях
- Быстрое самообучение и любознательность
- Умение приоритизировать и планировать
- Открытая и честная коммуникация
- Готовность брать ответственность за решения
- Уважение к конфиденциальности и этике данных
- Доброжелательность и готовность помогать коллегам
Проекты и результаты
Система предсказания оттока сотрудников. Собрал и очистил HR-данные, спроектировал признаки, обучил и внедрил модель классификации с кросс-валидацией; настроил интерпретацию важности факторов и регулярный пересчёт. Стек: Python (pandas, scikit-learn/CatBoost), SQL.
Помощник для поиска вакансий (hh.ru API + desktop). Интеграция с hh.ru API, умные фильтры и подписки, парсинг описаний, экспорт в CSV/Excel; настольный интерфейс на PyQt5. Стек: Python, httpx/requests, PyQt5, SQLite.
ИИ-ассистент для юридического отдела. RAG-подход: OpenAI API + векторная БД на VDS (Qdrant), индексирование документов, контекстные ответы; шифрование ключей и десктоп-интерфейс. Стек: Python, Flask, OpenAI API, Qdrant.
Система OCR распознавания документов. Конвейер PyMuPDF + Tesseract (предобработка: выравнивание, бинаризация), извлечение полей и дат регулярками, классификация типов и автопереименование/маршрутизация. Стек: Python, PyMuPDF (fitz), Tesseract OCR, regex.
