Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Vadim Tkachenko

Zaproponuj Vadim pracę nad swoim kolejnym zleceniem.

Ukraina Charków, Ukraina
4 miesiące 18 dni temu
Gotowy do podjęcia pracy gotowy do podjęcia pracy
Zakończono 1 Sejf
7 miesięcy 7 dni temu
1 zleceniodawca
wiek 20 lat
w Serwisie 5 lat

Ranking

Zakończonych zleceń
Brak danych
Średnia ocena
Brak danych
Ranking
691
AI i uczenie maszynowe
AI i uczenie maszynowe

Poziom znajomości języków obcych

Українська Українська: native
English English: średniozaawansowany

CV

Jestem inżynierem uczenia maszynowego z rocznym praktycznym doświadczeniem w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i solidnym doświadczeniem jako programista full-stack. Projektuję, buduję i wdrażam inteligentne systemy w wielu dziedzinach, w tym w zakresie dużych modeli językowych (LLM) z wykorzystaniem LangChain, asystentów opartych na AI, rozpoznawania obrazu (CV), przetwarzania języka naturalnego (NLP), optycznego rozpoznawania znaków (OCR) oraz aplikacji Deep Learning. Mam doświadczenie w tworzeniu kompleksowych potoków uczenia maszynowego (ML), od wstępnego przetwarzania danych i trenowania modeli po wdrażanie i integrację z aplikacjami internetowymi i mobilnymi. Moje doświadczenie w programowaniu full-stack pozwala mi łączyć modele AI z systemami produkcyjnymi, zapewniając skalowalne i wydajne rozwiązania. Czuję się komfortowo pracując z Pythonem, TensorFlow, PyTorch, FastAPI i platformami chmurowymi, a także doskonale potrafię przekształcać złożone koncepcje AI w praktyczne narzędzia dla firm. Jako freelancer koncentruję się na dostarczaniu spersonalizowanych rozwiązań AI, które rozwiązują rzeczywiste problemy, niezależnie od tego, czy chodzi o tworzenie chatbotów, automatyzację ekstrakcji danych, ulepszanie systemów rozpoznawania obrazu, czy integrację inteligentnych funkcji z istniejącymi aplikacjami. Łączę wiedzę techniczną z nastawieniem na rozwiązywanie problemów, realizując projekty terminowo i z wysoką jakością.

Umiejętności i kwalifikacje

Programowanie

Grafiki, audio i wideo

Portfolio


  • Aplikacja internetowa do wykrywania kształtu twarzy

    AI i uczenie maszynowe
    Nowoczesna aplikacja internetowa zasilana sztuczną inteligencją, która analizuje cechy twarzy, aby określić kształty twarzy za pomocą wizji komputerowej i uczenia maszynowego. Zbudowana z użyciem Flask, MediaPipe i OpenCV, z eleganckim projektem interfejsu użytkownika w stylu glassmorphism.
  • Kontrola myszy za pomocą gestów ręcznych

    AI i uczenie maszynowe
    Aplikacja do śledzenia rąk w czasie rzeczywistym, która pozwala na kontrolowanie myszy komputerowej za pomocą gestów rąk uchwyconych przez kamerę internetową. Zbudowana z użyciem OpenCV, MediaPipe i AutoPy.
  • Klasyfikator CNN Fashion-MNIST

    AI i uczenie maszynowe
    Implementacja konwolucyjnej sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów z zestawu danych Fashion-MNIST przy użyciu PyTorch. Projekt ten obejmuje kompleksową analizę treningu, wizualizację oraz możliwości monitorowania wydajności.
  • Aplikacja Wirtualnego Malowania

    AI i uczenie maszynowe
    Aplikacja wirtualnego malowania oparta na wizji komputerowej, która pozwala na rysowanie w powietrzu za pomocą gestów ręcznych wykrywanych przez twoją kamerę internetową.
  • Klasyfikacja obrazów MNIST

    AI i uczenie maszynowe
    Ten projekt implementuje trzy różne modele klasyfikacji dla zestawu danych MNIST, wykorzystując programowanie obiektowe, w tym las losowy, sieć neuronową typu feed-forward oraz konwolucyjną sieć neuronową. Każdy model przestrzega wspólnego interfejsu o nazwie MnistClassifierInterface, który definiuje dwie metody: train do trenowania modelu na dostarczonym zestawie danych oraz predict do generowania etykiet na zestawie testowym, podczas gdy klasa opakowująca o nazwie MnistClassifier umożliwia przełączanie między modelami za pomocą parametru wejściowego.
  • Rozpoznawanie nazwanych jednostek + Klasyfikacja obrazów

    AI i uczenie maszynowe
    Ten projekt koncentruje się na budowie pipeline'u uczenia maszynowego, który łączy dwa różne zadania: Rozpoznawanie Nazwanych Jednostek w celu wyodrębnienia nazw zwierząt z tekstu oraz Klasyfikacja Obrazów w celu klasyfikacji zwierząt na obrazach, z głównym celem polegającym na przyjęciu tekstu dostarczonego przez użytkownika oraz obrazu i określeniu, czy opis tekstowy obrazu jest dokładny.
  • Grupowanie audio

    AI i uczenie maszynowe
    Grupowanie audio według grup.
  • MindEasy - AI Terapia Chatbot

    AI i uczenie maszynowe
    MindEasy to aplikacja internetowa typu full-stack, która oferuje terapeutyczne rozmowy wspierane przez sztuczną inteligencję. Zbudowana z użyciem React (frontend) i Python FastAPI (backend), oferuje czysty, intuicyjny interfejs, który umożliwia użytkownikom interakcję z terapeutą AI wspieranym przez wiele modeli AI z możliwością przełączania się między różnymi modelami podczas rozmów.
  • Asystent Ceny Nieruchomości

    AI i uczenie maszynowe
    Hybrydowy system uczenia maszynowego i dużego modelu językowego (LLM) do przewidywania cen nieruchomości na podstawie zapytań w języku naturalnym. Asystent wykorzystuje model regresji XGBoost oraz API Flash Gemini 2.5 od Google do analizy języka naturalnego i generowania wyjaśnień, opakowany w interfejs użytkownika oparty na Gradio.
  • Asystent AI

    AI i uczenie maszynowe
    Nowoczesny asystent AI z kontrolą głosową, generowaniem kodu. Zbudowany w Pythonie i PyQt6, oferujący płynny i intuicyjny interfejs do zadań wspomaganych przez AI.
  • Rezerwacja hotelu - prognozowanie - pipeline MLOps

    AI i uczenie maszynowe
    Końcowa linia operacji uczenia maszynowego (MLOps) do przewidywania, czy klienci hotelowi dotrzymają lub anulują swoje rezerwacje. Ten projekt demonstruje gotowe do produkcji wdrożenie ML z kompleksowym śledzeniem eksperymentów, zautomatyzowanym CI/CD i skalowalną infrastrukturą chmurową.
  • System prognozowania wyników studentów

    AI i uczenie maszynowe
    Aplikacja internetowa do uczenia maszynowego, która przewiduje wyniki matematyczne uczniów na podstawie różnych czynników demograficznych i akademickich, wykorzystując Flask i scikit-learn.
  • TuTube - Analityk YouTube

    AI i uczenie maszynowe
    TuTube to aplikacja desktopowa, która pozwala na analizowanie filmów z YouTube poprzez pobieranie ich dźwięku, transkrypcję treści oraz generowanie analizy opartej na AI przy użyciu ChatGPT. Aplikacja oferuje nowoczesny, ciemny interfejs użytkownika zbudowany w PyQt5 i zapewnia intuicyjny sposób przetwarzania treści z YouTube.
  • Wykrywanie artefaktów w generowanych obrazach

    AI i uczenie maszynowe
    Ten projekt wdraża system klasyfikacji binarnej do wykrywania artefaktów w obrazach generowanych przez AI. System identyfikuje różne artefakty, w tym zniekształcony tekst, nienaturalne ręce i palce, resztki masek na twarzy, tatuaże, źle ustawione oczy oraz inne anomalie wizualne, które mogą pojawić się w generowanych obrazach.
  • Rozpoznawanie emocji CNN

    AI i uczenie maszynowe
    Projekt głębokiego uczenia do rozpoznawania emocji na twarzy z wykorzystaniem konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) zbudowany z TensorFlow/Keras.

Recenzje dotyczące zrealizowanych zleceń 1

25 października 2025 1090 PLN
Programista Chatbota WhatsApp do Coachingu

Jakość
Profesjonalizm
Koszt
Zawsze w kontakcie
Terminy

Miałem świetne doświadczenie współpracując z tym freelancerem. Jego dostępność była doskonała — zawsze reagował i łatwo było się z nim komunikować przez cały projekt. Radził sobie z zadaniami efektywnie, wykazywał dużą dbałość o szczegóły i dostarczył wszystko na czas.

Aktywność

  Ostatnie oferty 10
OCR dla TTN Indywidualne zlecenie
5737 PLN
Zlecenie Indywidualne zlecenie
Automatyzacja przeglądarki Adspower
1639 PLN
Н8Н Wideo farma
410 PLN
Programista Chatbota WhatsApp do Coachingu
1090 PLN
Tworzenie agenta AI
1229 PLN
Telegram-bot
820 PLN
I bot do wykrywania celów
2117 PLN
Чат бот на иврите
2181 PLN
Algo bot
2181 PLN