О себе
ML-инженер с 9 годами опыта в продакшен-ML, MLOps и оптимизации моделей. Специализируется на построении конвейеров данных, разработке и деплое моделей для рекомендаций, NLP и CV. Полезен работодателю быстрой постановкой экспериментов, воспроизводимой инфраструктурой и снижением расходов на инференс при росте метрик качества.
Ключевые достижения
- Вывел в прод 14 моделей, средний time-to-prod сокращен с 12 до 5 недель
- Снизил стоимость инференса на 38% за счет ONNX, TensorRT и динамического батчинга
- Увеличил CTR рекомендательной ленты на 11% абсолютных пунктов по A/B за 28 дней
- Сократил SLA инференса с 180 до 70 мс p95 при нагрузке 2,5k rps
- Добился F1=0,87 для модели модерации текста на русскоязычном датасете из 3,2 млн примеров
- Покрыл мониторингом 100% прод-моделей (дрейф, сдвиг распределений, логи качества) с алертами <5 мин
Опыт работы
Ведущий ML-инженер2021 — н.в.
ООО «Технологии Роста» — Москва
- Проектирование и внедрение ML-сервисов для рекомендаций и антифрода на Kubernetes с Kubeflow и MLflow
- Оптимизация инференса: квантование INT8, TensorRT, Triton Inference Server, gRPC батчинг
- Запуск фичестора на Redis и Parquet S3, латентность извлечения фич p95 12 мс
- Организация A/B-тестов в GrowthBook, автоматическая переобучаемость через Airflow DAGs
ML-инженер2017 — 2021
Группа компаний «Восход» — Санкт-Петербург
- Разработка моделей NLP и CV: BERT-классификация, NER, детекция объектов на YOLOv5
- Построение ETL на Apache Airflow и Spark, хранение данных в Hive и S3-совместимом хранилище
- Внедрение мониторинга дрейфа (Kolmogorov–Smirnov, PSI) и метрик качества в Prometheus и Grafana
Младший дата-сайентист2014 — 2017
АО «ИнтелСфера» — Новосибирск
- Фичеинжиниринг и обучение градиентного бустинга для скоринга транзакций на XGBoost
- Автоматизация экспериментов и версионирования данных с Git и DVC
Образование
Прикладная математика и информатика2010 — 2014
Новосибирский государственный университет
Повышение квалификации
Machine Learning Engineering for Production (MLOps)2022
DeepLearning.AI
Профессиональная область и навыки
Машинное обучение и MLOps
PythonPyTorchTensorFlowXGBoostAirflowKubeflowDockerKubernetesЯзыки
- Русский — родной
- Английский — B1
Условия
Полная занятость · Гибридный график · Готов к редким командировкам · Доход обсуждается
Хобби