Natalia P.-Senior Computer-Vision-Ingenieur
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Erfahrungen
Senior Computer-Vision-Ingenieur
Dandy
- Entwicklung von Modellen zur Klassifizierung und Segmentierung von Punktwolken für zahnmedizinische Anwendungen.
- Entwicklung von Verfahren zur Domänenanpassung, die den F1 score in einer neuen klinischen Domäne um 0.1 verbesserten.
- Arbeit mit 3D-Geometriedaten und ML-Pipelines im Produktionsmaßstab.
Deep-Learning-Ingenieur
audatic.ai
- Sprachverbesserung für ein Hörgerät mit TensorFlow.
- Extraktion des Zielsprechers anhand einer Sprachprobe/Richtung.
- Entwicklung von Modellen zur Sprachverbesserung und Zielsprecherextraktion für Hörgeräte, wodurch die Sprachverständlichkeit in lauten Umgebungen verbessert wurde.
- Reduzierung der Modellgröße und Inferenzkosten durch Quantisierung, NAS und Wissensdestillation für den Einsatz auf Hörgeräte-Hardware.
Spezialist für maschinelles Lernen
Giant.ai
Ein humanoider Roboter wurde mithilfe von Reinforcement Learning trainiert, um Aufgaben wie das Aufnehmen und Platzieren von Objekten auszuführen.
- Entwicklung von Wahrnehmungssystemen mit kontrastivem Lernen, Autoencodern und 3D-Posenschätzung für einen humanoiden Manipulationsroboter.
- Aufbau von Sensorfusions-Pipelines, die gegenüber Ausfällen von bis zu 50% der verfügbaren Sensoren robust sind.
- Entwicklung von Dynamikmodellen, die die Simulationsgenauigkeit verbesserten und den Erfolg bei Manipulationsaufgaben um 5% steigerten.
- Optimierung von Robotersteuerungssystemen, wodurch die Ausführungsgeschwindigkeit um das 3.3-Fache erhöht wurde.
- Entwicklung von Manipulationsrichtlinien mit Erfolgsraten von >90% mithilfe von Reinforcement Learning und Behavioral Cloning.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Computer Vision)
Speech Technology Center
- Passive Gesichtsfälschungserkennung.
- Datensammlung (akademische Daten, Scraping, Crowdsourcing).
- Implementierung und Training von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch.
- Übertragung und Testen der trainierten Modelle in einem mit C++ kompatiblen Format.
- Entwicklung eines durchgängigen Demonstrationssystems einschließlich Modellbereitstellung und Frontend-Integration.
- Leitung der Entwicklung von Verfahren zur Domänenanpassung, die den HTER um 10% reduzierten.
Praktikant im Bereich Computer Vision
Neuromation
- Entwicklung eines skalierbaren Klassifizierungssystems für Einzelhandelsprodukte, das die SKUs der Produkte im Regal eines Supermarkts automatisch erkennt.
- Bildsuche.
- Erreichen einer Klassifizierungsgenauigkeit von 96%.
Softwaretestingenieur
Deutsche Bank
Qualitätssicherungsingenieur und Teamleiter, verantwortlich für Java-basierte Testautomatisierung und Qualitätssicherung. Leitete ein Team aus 3 Ingenieuren, bevor der Wechsel in die Bereiche maschinelles Lernen und Computer Vision erfolgte.
Softwaretestingenieur
Yandex
Qualitätssicherungsingenieur und Teamleiter, verantwortlich für Java-basierte Testautomatisierung und Qualitätssicherung. Leitete ein Team aus 3 Ingenieuren, bevor der Wechsel in die Bereiche maschinelles Lernen und Computer Vision erfolgte.
Softwaretestingenieur
OOO ROLIS
Qualitätssicherungsingenieur und Teamleiter, verantwortlich für Java-basierte Testautomatisierung und Qualitätssicherung. Leitete ein Team aus 3 Ingenieuren, bevor der Wechsel in die Bereiche maschinelles Lernen und Computer Vision erfolgte.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
The Central Astronomical Observatory of the RAS at Pulkovo
Deep-Learning-Ingenieur
Freelance
- Vorhersage des Asthmazustands von Patienten am folgenden Tag. F1 > 0.7
- Bildsuche und -abruf in mehreren Projekten, einschließlich der Entfernung von Duplikaten aus Immobilienanzeigen.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Bank- und Finanzwesen und Weltraumforschung und -reisen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung, Forschung und Entwicklung (F&E) 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, Statistical learning theory · Theorie des statistischen Lernens · Moskau, Russische Föderation
Saint-Petersburg State University
Master, Astronomy · Astronomie · Sankt Petersburg, Russische Föderation
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
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 9 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 2 Jahre und 9 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, Spezialist für maschinelles Lernen.
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), Gesundheitswesen und Bank- und Finanzwesen. Natalia hat auch etwas Erfahrung in Weltraumforschung und -reisen und Einzelhandel.
Natalia hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Qualitätssicherung und Forschung und Entwicklung (F&E). Natalia hat auch etwas Erfahrung in Produktentwicklung.
Natalia hat kürzlich in Industrien wie Gesundheitswesen und Informationstechnologie (IT) gearbeitet.
Natalia hat kürzlich in Bereichen wie Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung und Forschung und Entwicklung (F&E) gearbeitet.
Natalia hat einen Master in Theorie des statistischen Lernens von Higher School of Economics & Skoltech und einen Master in Astronomie von Saint-Petersburg State University.
Natalia ist sofort verfügbar für passende Projekte.
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