Профіль

  • Проєктів 6
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 2 526
Зареєструйтеся

Якщо у вас є акаунт, авторизуйтеся

Показники

  • Останній проект: 1 місяць тому
  • Співпраця з замовниками: 2
  • Останній візит: 3 дні 5 годин тому

Резюме

Building intelligence from data — secure, scalable, intelligent.

Актуальне резюме


Я інженер з Data Science з 2 роками комерційного досвіду, спеціалізуюсь на обробці природної мови (NLP), великих мовних моделях (LLMs) та системах чат-ботів на основі ШІ. Маю практичний досвід у донавчані open-source моделей, побудові RAG-пайплайнів і розгортанні безпечних, масштабованих ML-застосунків на AWS. Мій стек включає LangChain, LangGraph, Hugging Face і FastAPI, а також ґрунтовні знання в роботі з базами даних та інструментами MLOps. Працюю на стику мови та даних, створюючи інтелектуальні системи, які є ефективними, захищеними та готовими до продакшну.


Технічні навички

Мови програмування
– Python

Бази даних (SQL та NoSQL)
– MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB

Операційні системи
– Windows, Linux

Інструменти та технології

  • Бібліотеки для роботи з даними та ML:
    pandas, numpy, scipy, scikit-learn, tensorflow, keras, OpenCV, fuzzywuzzy, transformers, Scrapy

  • NLP та LLM:
    Hugging Face (PEFT, TRL, Trainer), LangChain, LangGraph, Ollama, OpenAI API (GPT-моделі, Batch API), NER, POS, семантична схожість, текстовий майнінг, LDA, Sequence-to-Sequence з Attention

  • MLOps та розгортання:
    Docker, FastAPI, Streamlit, Celery, Flask, AWS (S3, EC2, Lambda, ECR, SageMaker, API Gateway, DocumentDB), GitHub, логування

  • Data Engineering:
    ETL-пайплайни, Batch API, прогнозування часових рядів, статистичний аналіз, управління та обробка даних

  • Dev Tools:
    Jupyter Notebook, PyCharm, VS Code, Jira, Confluence

Інше

  • Машинне навчання:

    • Контрольоване: KNN, лінійна/логістична регресія, SVM, дерева рішень, Random Forest, XGBoost, нейронні мережі

    • Неконтрольоване: K-means, DBSCAN, агломеративне кластеризування, PCA

  • Глибинне навчання:
    CNN, RNN, Transformers, трансферне навчання, донавчання (у т.ч. LoRA на споживчих GPU)

  • NLP і розробка з LLM:
    Prompt Engineering, донавчання моделей LLaMA з використанням LoRA, створення кастомних агентів LangChain, тренування LLM із застосуванням принципів low-rank adaptation

  • Комп’ютерний зір:
    Класифікація зображень, виявлення об’єктів, розпізнавання зображень, OCR



Теги

database artificial intelligence machine learning ai agents python