Разработка классических алгоритмов CV, а так же deep learning, для определения границ, трекинга объекта, кластеризации объектов. Разрабатывал модели компьютерного зрения на C#/.Net. Помогал команде разработчиков C# встраивать в приложение, писал инференс код. Оптимизировал код на C#/.Net. Разработка проекта по сканированию архивных документов и применения dewarp технологий на микрокомпьютере одноплатнике Nvidia jetson. Работа с LLM моделями (RAG, LoRa, PEFT) . Разработка автокомплита и чата. Разработка интеллектуального поиска по миллионам документов. Разработка агентов посредством Langflow.

Взаимодействие с заказчиком, определение потребности, ведение проекта. Проекты: Разрабатывал автоматическую валидацию документов. Классификация видов документов (~200 классов) и определение ключевых атрибутов: сравнение адреса, наличие подписи на документах. Решаемые задачи: OCR: (DBNet, TROCR), NLP: NER, классификация текста (sbert, roberta); LLMs (Phi-3-vision, Rolmocr) Задачи детекции (YOLO, DETR) Document understanding (TATR, DONUT, LayoutLM) Деплой пайплайна на Flask.

Ведение проекта, начиная с определения потребности, до реализации продукта. Проведение R&D. Разработка высоконагруженной системы распознавания документов с выделением ключевых полей (Document Optical Character Recognition with Key Information Extraction) Разработка NLP моделей: SentenceBert, RoBerta, AlBert. Разработка OCR: исследование существующих решений; обучение и оптимизация моделей Document Classification, Text Detection и Text Recognition; Реализация KIE: Transformer и мультимодальные модели (BLM) text+layout+image; работа с тулбоксами MMOCR, PaddleOCR. Деплой и поддержка микросервисов. Разработка, квантование и интеграция мобильных детектором, сегментаторов YOLOv8 на edge устройства (TFLite). Работа с серверами AWS, GCP, Azure Работа с БД SQL: Postgresql, msSQL Ускорение пойплайна с помощью TensorRT. Руководил командой разметки. Руководил командой CV специалистов. Составлял тз на разметку. Управлял и разворачивал DS инфраструктуру (настраивал сервера, разворачивал и поддердивал инструменты для внутреннего пользования (mlflow, label-studio, cvat, etc.))

Работа с компьютерным зрением. Разработка ml-пайплайнов: - anomaly detection: исследование классических методов детектирования аномалий в табличных данных. - super-resolution: Провёл рисерч современных моделей. Провёл тестирование. Задеплоил модель. - object detection (на основе mmdetection): На основе two-stage detector'a (Mask R-CNN) разработал мультиклассовую систему детектирования этажей зданий на строящимся объекте. Также встроил построцессинг подсчёта этажей поклассово. - facial keypoints detection. Задача: поиск глаз и губ на закрытом паранжой лице. Провёл исследование по современным готовым решениям задачи. Обучил и протестировал несколько подходящих моделей. Создание сервисов на основе FastAPI.

Разрабатывал алгоритмы для беспилотной (self-driving) машины AVRORA. Разрабатывал алгоритмы на C++ с помощью OpenCV. Был ответственен за разработку модуля компьютерного зрения на автопилоте: детекции движущихся объектов, вектор направления движения и оценка скорости.