Middle ML Engineer
Контактов нет — профиль на ArbiHunter — резюме ↗
AI-саммари
Middle ML-инженер с опытом более 3 лет в Computer Vision, разработке моделей полного цикла и видеоаналитике. Специализируется на оптимизации нейросетей, интеграции сервисов через FastAPI и работе с PyTorch, OpenCV, YOLO и MediaPipe. Ищет новые возможности в области прикладного Machine Learning и Computer Vision.
- Роль
- Разработчик
- Грейд
- Middle
- Опыт
- 3+ лет
- Трафик
- native
- ЗП от
- не указана
- Контакт
- нет
- Площадка
- ArbiHunter — резюме ↗
- Обновлено там
- 29.10.2026
- В базе с
- 31.10.2026
Python
PyTorch
OpenCV
MediaPipe
YOLO
HuggingFace Transformers
FastAPI
Scikit-learn
Pandas
NumPy
Docker
Git
SQL
REST API
Оригинал с площадки RAW
Как пришло с «ArbiHunter — резюме» · скачано 31.10.2026 — без AI-обработки, контакты вырезаны.
Middle ML Engineer Negotiable Russia Saint Petersburg Full Remote Work experience 3 years 3 months Last work experience Company under NDA ML-инженер 3 years 3 months Contacts About About ML-инженер с опытом около 3 лет в Computer Vision и анализе данных. Разрабатываю ML-решения полного цикла от обработки данных и построения моделей до интеграции в готовые сервисы. Специализируюсь на видеоаналитике: анализ поз, распознавание движений, подсчёт повторений и оценки техники. Разработал сервис для видеоаналитики на Python FastAPI с точностью 94% на 100+ видео и сократил время обработки кадра с 5 до 1,5 секунды. Работаю с MediaPipe, OpenCV, YOLO, PyTorch, HuggingFace, Docker, Git и SQL. Английский B2: свободно работаю с технической документацией и веду переписку. Ищу позицию в области прикладного ML, Computer Vision и MLOps Affiliate experience No data available Work experience 3 years 3 months April 2023 - June 2026 ( 3 years 3 months ) Company under NDA ML-инженер Разработка MVP-сервиса для анализа техники выполнения упражнений по видеозаписям. Обязанности и достижения Разработал пайплайн видеоаналитики для фитнес-приложения: - Снизил время обработки кадра с 5 до 1.5 секунд (оптимизация на CPU). - Обучил модель распознавания 7 упражнений с точностью 94% (100+ видео). - Внедрил модуль оценки техники и подсчёта повторений, сервис протестировали 50+ пользователей. - Спроектировал REST API на FastAPI (до 100 RPS) и схему данных на SQLite + SQLAlchemy. - Работал в команде из 3 человек: code review, архитектура, помощь коллегам. Стек: Python, OpenCV, MediaPipe, PyTorch, FastAPI, SQLAlchemy, SQLite, Docker, Git. Дополнительные проекты Computer Vision - Обучил YOLO для детекции животных (mAP = 0.87, аугментация, Robo¬ow). - Разрабатывал модели классификации изображений (PyTorch, CNN). NLP - Дообучил BERT для классификации новостей (F1 = 0.92, Hugging Face). Machine Learning - Сравнивал KNN, SVM, Random Forest с подбором гиперпараметров (GridSearchCV). Лучший Random Forest (F1 = 0.81). - Применял линейные модели (Ridge, LASSO) и кластеризацию (K-Means, DBSCAN). Стек: Python, PyTorch, YOLO, Hugging Face Transformers, Scikit-learn, Pandas, NumPy, OpenCV Skills HuggingFace Transformers Numpy Pandas Matplotlib OpenCV Mediapipe YOLO Django Framework REST API SQL Git Atlassian Jira Python Docker Agile FastAPI REST API Scrum PyTorch Scikit-learn Language proficiency Beginner Kazakh Advanced English Native Russian Employment Employment Full, Project-based Work format Remote, Office Work schedule 5/2 Relocation Possible Business trips Business trips possible