ML Engineer
Основное
Нижний Новгород
Не указано
Участвовала в хакатонах Неймарк: умный кампус 2023 и Цифровой прорыв, сезон: ИИ. В Неймарк хакатоне реализовывала систему по построению индивидуального маршрута по культурным местам города, на основе личных предпочтений студента, включающая в себя возможность создание культурных мероприятий от самих студентов.
В хакатоне от Цифрового прорыва обучала модель ultralytics на классификацию дорожных дефектов в real-time с использованием готовых датасетов с Roboflow. Сделала карту с построением маршрутов по приоритетам, в зависимости от критичности дорожного покрытия, + выгрузку GPS координат на карту при опознавании дефекта дорожного покрытия.
Стек технологий: Ultralytics, OSMnx, Folium
Итоги хакатонов:
- Гран-при "Неймарк: умный кампус 2023"
- Призер "Цифровой прорыв, сезон: ии, лига: новички"
Имею также несколько pet-проектов, это анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска и детект дорожных знаков. В первом использовала уже готовый датасет, который надо было предобработать и векторизовать. Чтобы предсказать эмоциональную окраску отзывов использовала KDTree, на вход подавался отзыв, а на выход был предик на отзыв (положительный, нейтральный, отрицательный).
Стек технологий: NLTK, FastText, Scipy, KDTree
С подробным описанием есть статья на Хабре: https://habr.com/ru/articles/727348/
Во втором проекте использовала предобученные модели ultralytics и обучала на Google Colab. Взяла готовый датасет с разметкой, разделила его на обучающуюся и тестовую выборки, сконвертила из coco в yolo формат и поставила обучаться. На вход модели может подаваться фото или видео, а на выходе получим предсказание дорожного знака.
Стек технологий: Ultralytics, Pandas, YAML, PyTorch
Так же есть статья на Хабре: https://habr.com/ru/articles/754206/
До знакомства с ML занималась разработкой телеграм ботов для изучения английского языка. С помощью ботов можно было выучить неправильные глаголы, а также пополнить свой запас слов. Делала ботов исключительно для университета и изучения английского языка.
Стек технологий: Telebot
Github: https://github.com/E-Kozyreva/telegram_bots
Есть опыт в создании приложений на PyQt6 для реализации лаб. работы по компьютерной графике. Работала с алгоритмами для реализации точечных и матричных фильтров, использовала базовые знания ООП.
Стек технологий: Pillow, PyQt6, Progress
GitHub / Хабр: https://github.com/E-Kozyreva/graphics_filters_lab / https://habr.com/ru/articles/735316/
В свободное время посещаю митапы чтобы узнать больше о работе в продакшене. Была на митапах: RECOM SPACE, Women in Big Data NN Meetup, Два декана из IT против чата GPT, Митап команды IAM Yandex Cloud в Нижнем, MeetUp RecSys Community by Sber и т.д. В 2022 году была в летней школе по компьютерному зрению от ННГУ, где познакомилась с OpenCV и OpenVINO, изучила основные принципы ML и CV.
Сейчас занимаюсь разработкой умного помощника на дорогах. Использую предобученные модели Ultralytics для сегментации дорог, машин, знаков. Конвертирую модели в RKNN формат для запуска на Orange Pi + использую многопоточность.
Открыта к предложениям :)
Python, C/C++, SQL, SQLite, ООП, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, Pandas, ML, CV, NLP, Git, Linux, Английский язык
Работа
Обучение модели на классификацию дорожных дефектов в real-time с использованием готовых датасетов. Реализация карты с построением маршрутов по приоритетам, в зависимости от критичности дорожного покрытия.
Стек технологий: Python, Ultralytics, OSMnx, Folium
Обучала детей от 7 до 17 лет работе с:
- Python, HTML5 + JS + CSS
- Tilda / WIX
- MS Office
- GIMP и Canva
- Scratch, Construct 2
Реализация системы по построению индивидуального маршрута по интересным культурным местам города, на основе личных предпочтений студента, включающая в себя возможность создание культурных мероприятий от самих студентов.
Образование
Рекомендации
Резюме выглядит впечатляюще. У вас есть опыт участия в хакатонах и победы в них, а также разработка и реализация различных проектов в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Вы также имеете опыт разработки телеграм ботов и приложений на PyQt6. Ваша активность на митапах и участие в летней школе по компьютерному зрению показывает ваш интерес к постоянному обучению и развитию в области ML и CV. В целом, ваше резюме демонстрирует вашу экспертизу в области машинного обучения и вашу способность активно развиваться и принимать участие в новых проектах.
Сопроводительное письмо
Уважаемый работодатель,
Я хочу представить Вам своё резюме и выразить свой интерес к позиции ML Engineer в Вашей компании. У меня есть опыт работы в различных проектах и хакатонах, которые позволили мне развить навыки в области машинного обучения и компьютерного зрения.
Один из моих проектов был связан с разработкой системы построения индивидуального маршрута по культурным местам города, основанного на предпочтениях пользователя. Я использовала алгоритмы машинного обучения для создания этой системы, а также давала возможность пользователям создавать собственные культурные мероприятия. Этот проект был награжден Гран-при на хакатоне "Неймарк: умный кампус 2023".
Также я принимала участие в хакатоне "Цифровой прорыв", где разрабатывала модель для классификации дорожных дефектов в режиме реального времени. Эта модель позволяет строить маршруты с учетом приоритетов в зависимости от критичности дорожного покрытия. За этот проект я получила приз на хакатоне.
Я также активно работаю над своими собственными pet-проектами, включая анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска и детект дорожных знаков. Я использовала различные технологии, такие как NLTK, FastText, Scipy, KDTree, Ultralytics, PyTorch, и др. Эти проекты помогли мне развить навыки в области обработки естественного языка и компьютерного зрения.
Кроме того, я имею опыт разработки телеграм-ботов для изучения английского языка и создания приложений на PyQt6 для работы с компьютерной графикой.
Я также активно участвую в митапах и образовательных мероприятиях, чтобы держаться в курсе последних тенденций и развиваться в сфере машинного обучения. Я посещала митапы, такие как RECOM SPACE, Women in Big Data NN Meetup, MeetUp RecSys Community by Sber, и др. В 2022 году я также приняла участие в летней школе по компьютерному зрению от ННГУ.
Теперь я работаю над разработкой умного помощника на дорогах, где использую предобученные модели Ultralytics для сегментации дорог, машин и знаков.
Я заинтересована в возможности присоединиться к Вашей компании и применить свои навыки и знания в области машинного обучения. Я готова к новым вызовам и стремлюсь к постоянному обучению и развитию.
Спасибо за рассмотрение моего резюме. Я буду рада обсудить детали и предоставить дополнительную информацию о моем опыте и навыках.
С уважением,
[Ваше имя]
Улучшенное резюме
ML Engineer
Опыт работы:
СОФТИУМ (2022-09-01 - 2023-05-01)
Тренер по программированию
- Обучение детей от 7 до 17 лет работе с Python, HTML5 + JS + CSS, Tilda / WIX, MS Office, GIMP и Canva, Scratch, Construct 2
Хакатон Цифровой прорыв, сезон: ии (2023-09-01 - 2023-09-01)
ML Engineer
- Обучение модели на классификацию дорожных дефектов в real-time с использованием готовых датасетов. Реализация карты с построением маршрутов по приоритетам, в зависимости от критичности дорожного покрытия. Стек технологий: Python, Ultralytics, OSMnx, Folium
Хакатон Неймарк: умный кампус (2023-05-01 - 2023-05-01)
ML Engineer
- Реализация системы по построению индивидуального маршрута по интересным культурным местам города, на основе личных предпочтений студента, включая возможность создания культурных мероприятий от студентов.
Образование:
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, ИИТММ, Фундаментальная информатика и информационные технологии (2021-09-01 - настоящее время)
Навыки:
- Python, C/C++, SQL, SQLite, ООП, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, Pandas, ML, CV, NLP, Git, Linux, Английский язык
Проекты:
- Анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска с использованием KDTree, NLTK, FastText, Scipy (подробнее в статье на Хабре)
- Детект дорожных знаков с использованием предобученных моделей Ultralytics и PyTorch (подробнее в статье на Хабре)
- Разработка телеграм ботов для изучения английского языка с использованием Telebot
- Создание приложений на PyQt6 для реализации лабораторных работ по компьютерной графике с использованием Pillow, PyQt6, Progress
Дополнительная информация:
- Посещение митапов и летней школы по компьютерному зрению для дополнительного обучения и получения опыта работы в продакшене
Контакты:
- Телефон: +79108919744
- Email: kozyreva.k1@ya.ru
Добавить комментарий