Основные профессиональные интересы: разработка бэкенда веб-приложениий, машинное обучение. Знания и навыки: - разработка на Python, в том числе с использованием следующих фреймворков - Aiohttp (asyncio), Django; - разработка на Golang; - разработка на PHP - понимание асинхронного и многопоточного программирования; - понимание контейнеризации и виртуализации, в том числе опыт работы с k8s (k9s), Docker - опыт работы с микросервисной архитектурой, знание протокола AMQP и работы с брокером...

В поиск дополнительного заработка и опыта работы. Инженер Опыт работы: ГосНИИАС с 01.02.2022 по н.в. основной проект: платформа ГНС задачи: Интеграция решений задач компьютерного зрения (Object detection, Tracking) в платформу ГНС, унифицирование модулей нейронных сетей и вспомогательных моделей различных типов задач R&D проекты: 1) Обнаружение дефектов обшивки самолета. Сбор базы данных. Применение SOTA моделей (FocalNet-H, YOLOv8 от small до large). Интеграция в Платформу ГНС...

Подробнее об опыте работы можно посмотреть на Linkedin: https://www.linkedin.com/in/semyon-tomilov-00a6872... Я инженер компьютерного зрения с опытом работы в этой сфере больше 5 лет. Возьмусь за проект любой сложности и доведу его от идеи до продаж. Внимателен к деталям, всегда создаю надежные, эффективные и легко внедряемые решения. Немного об опыте: - Работал почти 2 года инженером компьютерного зрения с беспилотными самолетами. - Почти два года сотрудничаю с компанией, в которой довел...

Студент школы "Нетология" по специальности "Аналитик данных", заканчиваю учебу. Имею большой опыт работы: - в банковской сфере - привлечение и облуживание клиентов; - в сфере В-to-B продаж, построение системы продаж в компаниях разных областей бизнеса. Знание Pithon, PosgreSQL, статистики, аналитика DataFrame, умение получать данные самостоятельно и из открытых источников. Хорошие коммуникативные навыки, как устной, так и письменной речи. Желание развиваться в профессии. Быстрая...

ОБРАЗОВАНИЕ Высшее, специальность: "Математические методы в экономике". НАВЫКИ AI разработчик (нейронные сети, computer vision, машинное обучение и др.) = Python ( ООП ), Tensorflow, Keras, Opencv, Numpy, Pandas и др. = Компьютерное зрение ( computer vision ) = Сверточные нейронные сети = Обработка изображений, видео = Генеративно-состязательные сети = Генетические алгоритмы = Регрессия = Автокодировщики (в целом, моя специализация - работа с изображениями и видео) ЛИЧНЫЕ...

GAN - генератор pix2pix, на основе сверточной нейронной сети

Определить координаты углов листа, формата А4

ФИО: Кейно Андрей Вячеславович ОБРАЗОВАНИЕ: 1989 - Физик Новосибирский Государственный Университет, Физический Факультет, кафедра аэродинамики и аэрофизики. 1995 – Аспирант, Аспирантура НЭТИ, по специальности Молекулярная физика и теплофизика Примеры решения задач: Примеры кода: https://github.com/AndreiKeino/CSharp-like-propert... https://github.com/AndreiKeino/camex Пример вебсайта: https://asset-master.net/ Примеры...

Ручное тестирование ПО. Функциональное/нефункциональное тестирование web приложений. регрессия, смоук, юзабилити. Работа с DevTools. Тестирование API с помощью Postman. Составление чек-листов, тест-кейсов, баг-репортов. Составление юзер стори. Работа в Jira. Кроссбраузерное тестирование с использованием crossbrawsertesting.com, BrowserStack. Техники тест дизайна English - Intermediate. Опыт работы на web проекте более 6 месяцев.

Составление баг репортов.

Составление User Story

Тест кейсы. Мобильное приложение Ригамолл.

Временные рядыОбучение с подкреплениемРаспознавание речиРегрессияАвтокодировщикиГенетические алгоритмыКластеризация данныхГенеративно-Состязательные сети Tensorflow 2.0, Keras, Pytorch, Opencv, Numpy, Pandas, Python, C++, Arduino, Selenium, Чат-боты

Для решения задач по анализу данных рада предложить свои услуги: 1. Сбор данных (парсинг открытых источников, проведение опросов, интервью) 2. Статистическая обработка (срезы; проверка гипотез; корреляция показателей; сравнение групп; построение прогнозов) 3. Математическое моделирование и прогнозирование 4. Машинное обучение (Pyton, R) с учителем/без учителя. 5. Разработка экспертных систем поддержки принятия решений, написание компьютерных программ 6. Маркетинговые исследования...

Занимаюсь AI технологией, нейронные сети, искусственный интеллект. Буду рад интересным проектам! Опыт решения практических задач: - Распознавание рукописных цифр - Предсказание цен машин с Юлы - Распознавание изображений из набора данных MNIST, CIFAR-10 и базы автомобилей - Прогнозирование акций Лукойл - Оценка зарплаты на базе HeadHunter - Оценка стоимости квартир - Предсказание результата матча, по промежуточному результату - Классификация музыкальных жанров - Определение мошеннических...

Виртуальная примерочная

Обработка данных и создание моделей NLP: в основном классификация CV: детекция, обработка видео, сегментация Временные ряды: предсказания, поиск аномалий, классификация Табличные данные: классификация и регрессия

- Продвинутые Google-таблицы (формулы, ВПР, графики и визуализация) и Google-формы (создание, привязка к таблицам и автоматизации анализа данных при добавлении/обновлении) - Основы статистики (взаимосвязи в данных, случайные величины, доверительные интервалы, статистическая проверка гипотез) - Google Data Studio (визуализация данных в одном отчете из разных источников, дашборды с фильтрами и пр.) - Начальные знания по машинному обучению (классификация, регрессия, кластеризация; линейная...

Python и сопутствующие библиотеки: ML(pandas, sklearn, numpy), DL(PyTorch, NLTK) Готов брать заказы по следующим направлениям: Компьютерное зрение: классификация Машинное обучение: регрессия, классификация, кластеризация, поиск аномалий, анализ тональности текстов, корреляционный анализ и т.д. Написание Telegram-ботов Парсинг данных с сайтов

Знаю Python на хорошем уровне, умею работать с файлами и таблицами. Работал с такими библиотеками для анализа и обработки данных как — Pandas, Numpy, scipy. Для машинного обучения — Scikit Learn (классификация, кластеризация, регрессия), OpenCV Для визуализации данных — Matplotlib, Seaborn. Для парсинга данных с сайтов — Requests, BeautifulSoup

Анализ и визуализация данных в R: построение прогнозных моделей: линейная регрессия, модели бинарного выбора (логит и пробит). Проверки на наличие мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции в данных.

Начинающий специалист. Требуется больше практики с реальными данными.

Работаю специалистом по обеспечению качества в компании-разработчике ПО (веб-проекты, мобильные и браузерные клиенты). В рамках рабочего процесса или личного опыта решал задачи: 1) Нагрузочное тестирование api\сервера с помощью сценариев Taurus (jMeter\Gatling), выявление узких мест производительности по логам, мониторингам и конфигурациям; 2) Формализация требований к разработке: перевод с языка "официального ТЗ и пожеланий клиента\заказчика" в удобный очевидный вид 3) Типовое...

Опытный аналитик данных (data learning). Использую для решения задач нейронные сети.Решаемые задачи: -Регрессия от одной переменной и нескольких переменных. -Бинарная и многоклассовая классификация. -Случайный лес. ИнструментыPython NumPy Pandas Scikit-Learn Lua TorchИмеют опыт разработки ПО на стеке Microsoft.NET, а также ASP.NET, javascript, angular 2. Также хорошо разбираюсь в базах данных, конкретно в MS SQL, my sql. В последнее время появился опыт работы с Linux (Linux Mint, Ubuntu),...

Приложение для OS Андроид

1) Multiple object tracking. Одновременное построение траекторий множества однотипных объектов (игроки на поле) по видео. (Object Detection, Multiple object tracking, Python, numpy, pandas, CNN, Deep Learning, TensorFlow, OpenCV, Kalman Filter) 2) Анализ данных о работе Helpdesk-подразделения и предсказание наступления некоторых критических событий (Python, pandas, numpy, cross-validation, оверсэмплинг, gridsearch, классификация - деревья решений, randomforest, регрессия, корреляция) 3)...