Natalia Pavlovskaia-Senior Computer-Vision-Ingenieur
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Erfahrungen
Senior Computer-Vision-Ingenieur
Dandy
- Entwickelte Klassifizierungs- und Segmentierungsmodelle für Punktwolken in zahnärztlichen Anwendungen.
- Entwickelte Domain-Adaptationsverfahren, die den F1-Score in einer neuen klinischen Domäne um 0,1 erhöhten.
- Arbeitete mit 3D-Geometriedaten und produktionsreifen ML-Pipelines.
Deep-Learning-Ingenieur
audatic.ai
- Sprachverbesserung für ein Hörgerät mit TensorFlow.
- Extraktion des Zielsprechers anhand einer Sprachprobe/Richtung.
- Entwickelte Modelle zur Sprachverbesserung und Zielsprecher-Extraktion für Hörgeräte, die die Sprachverständlichkeit in lauten Umgebungen verbesserten.
- Verringerte Modellgröße und Inferenzkosten durch Quantisierung, NAS und Wissensdistillation für den Einsatz auf Hörgeräte-Hardware.
Machine-Learning-Spezialist
Giant.ai
- Entwickelte Wahrnehmungssysteme mit Contrastive Learning, Autoencodern und 3D-Pose-Schätzung für einen humanoiden Manipulationsroboter.
- Baute Sensor-Fusions-Pipelines, die robust gegenüber Ausfällen von bis zu 50% der verfügbaren Sensoren sind.
- Entwickelte Dynamikmodelle, die die Simulationsgenauigkeit verbesserten und den Manipulationserfolg um 5% steigerten.
- Optimierte Robotersteuerungssysteme und erhöhte die Ausführungsgeschwindigkeit um das 3,3-fache.
- Lieferte Manipulations-Policies mit über 90% Erfolgsquote mithilfe von Reinforcement Learning und Behavioral Cloning.
Forschungswissenschaftler (Computer Vision)
Speech Technology Center
- Passive Face-Anti-Spoofing-Aufgabe.
- Datensammlung (akademische Daten, Web-Scraping, Crowdsourcing).
- Implementierung und Training von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch.
- Portierung und Test der trainierten Modelle in ein C++-kompatibles Format.
- Entwicklung eines End-to-End-Demonstrationssystems einschließlich Modellauslieferung und Frontend-Integration.
- Leitung der Entwicklung von Domain-Adaptationsmethoden, die den HTER um 10% senkten.
Praktikant (Computer Vision)
Neuromation
- Entwickelte ein skalierbares Klassifikationssystem für Einzelhandelsprodukte, das automatisch die SKUs der Produkte im Supermarktregal erkennt.
- Bildsuche.
- Erreichte eine Klassifikationsgenauigkeit von 96%.
Software-Testingenieur
- Deutsche Bank, 2015–2017.
- Yandex, 2013–2015.
- OOOROLIS, 2011–2013.
- QA-Engineer und Teamleiter, verantwortlich für Java-basierte Testautomatisierung und Qualitätssicherung.
- Leitete ein Team von 3 Ingenieuren, bevor ich in den Bereich Machine Learning und Computer Vision wechselte.
Junior-Forscher
The Central Astronomical Observatory of the RAS at Pulkovo
Deep-Learning-Ingenieur
Freiberuflich
- Vorhersage des Asthmazustands der Patienten für den nächsten Tag. F1 > 0,7
- Bildsuche und -abruf in mehreren Projekten, einschließlich der Entfernung doppelter Immobilienanzeigen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen, Weltraumforschung und -reisen und Fertigung.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Produktentwicklung.
Zusammenfassung
Senior Deep-Learning-Ingenieur mit mehr als 6 Jahren Erfahrung in Computer Vision, Sprachverarbeitung, Reinforcement Learning und Punktwolkenanalyse.
Erfahren im Umgang mit PyTorch und TensorFlow.
Sprachen
Ausbildung
Higher School of Economics & Skoltech
Master, Statistische Lerntheorie · Moskau, Russische Föderation
Saint-Petersburg State University
Master, Astronomie · Sankt Petersburg, Russische Föderation
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Natalia spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Natalia hat mindestens 16 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Natalia in mindestens 7 verschiedenen Rollen und für 6 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 3 Monate. Beachten Sie, dass Natalia möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Natalia gut geeignet für Rollen wie: Senior Computer-Vision-Ingenieur, Deep-Learning-Ingenieur, Machine-Learning-Spezialist.
Die neueste Position von Natalia ist Senior Computer-Vision-Ingenieur bei Dandy.
In den letzten Jahren hat Natalia für Dandy, audatic.ai und Giant.ai gearbeitet.
Natalia hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen und Gesundheitswesen. Natalia hat auch etwas Erfahrung in Weltraumforschung und -reisen, Fertigung und Einzelhandel.
Natalia hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT) und Qualitätssicherung. Natalia hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.
Natalia hat kürzlich in Industrien wie Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT) und Fertigung gearbeitet.
Natalia hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Natalia hat einen Master von Higher School of Economics & Skoltech und einen Master von Saint-Petersburg State University.
Natalia ist sofort verfügbar für passende Projekte.
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