はじめまして、イリヤです - コンピュータビジョン専門の機械学習エンジニア
私は、古典的な手法から機械学習を用いたものまで、コンピュータビジョンに情熱を持っており、通常とは異なる条件や解決策を伴う挑戦的なエンジニアリング問題に取り組むことを好みます。また、クラシックギターを弾いたり、外国語を学んだり、オープンソースプロジェクトを構築したり、ブログ記事を書いたりしています。
職務経験
機械学習研究者 - Huawei
サンクトペテルブルグ、2024年7月 - 現在、1年以上
こちらが現在の役職です。主に、モバイルデバイスで使用される画像信号処理(ISP)のための非常に効率的なMLモデルの開発に取り組んでいます。
機械学習エンジニア - Sarafan Tech
サンクトペテルブルグ、2021年10月 - 2024年7月、3年間
データ収集やモデル学習から、デプロイ、モニタリングに至るまでのMLプロジェクトの全ライフサイクルを担当しました。顧客とのコミュニケーションも業務の重要な一部でした。プロジェクトは多岐にわたり、古典的なMLからNLP、コンピュータビジョンまで様々でした。特に注目すべきは、数百万エンティティ規模のデータベースを有する视觉検索システムのプロジェクトです。
コンピュータビジョン開発者 - 3DiVi Inc
チェリャビンスク、2021年1月 - 2021年8月、8ヶ月間
C++およびPythonを使用したドライバー監視システム(DMS)の開発が主な業務でした。頭部姿勢キャリブレーション問題に対するソリューションを独自に開発し、実装しました。顧客側での問題特定のための、内部製品使用サイクルの実装と維持も行いました。
インターン - 3DiVi Inc
チェリャビンスク、2020年10月 - 2020年12月、3ヶ月間
この役職では、深度推定のためのニューラルネットワークと、画像レンダリングのためのBlenderを使用した合成データジェネレータを開発しました。
C++ プログラマー - Sonda Technologies
チェリャビンスク、2020年8月 - 2021年8月、1年間
既存のC++指紋認証システムにニューラルネットワークを統合しました。
学歴
応用数学 修士号 - ITMO University
サンクトペテルブルグ、2021年 - 2023年
このプログラムは、応用機械学習とデータ分析に焦点を当てています。医療関連の専門分野を履修した後、医療分野においてデータが果たす役割について多くを学びました。医療分野で複雑なアルゴリズムを使用する際の解釈可能性の重要性を考慮し、修士論文では、単一のベンチマークの下で様々なXAI技術を比較する研究に取り組みました。
コンピュータ工学 学士号 - South Ural State University
チェリャビンスク、2017年 - 2021年
電子計算機学科のコンピュータ工学プログラムを通じて、低レベルのコンピュータ構造、C++言語、プロセッサアーキテクチャ、ネットワーク、Windows/Linux管理ツールについて学びました。
受講コース
以下は、追加で受講したコースのリストです。
- 2025年, Improving your statistical inferences, アイントホーフェン工科大学 (Coursera経由)
- 2023年, Introduction to Containers w/ Docker, Kubernetes & OpenShift, IBM (Coursera経由)
- 2020年, 3DiVi Inc コンピュータビジョンスクール
- 2019年, 数学論理コース, 国立オープン大学「INTUIT」
- 2018年, Pythonプログラミングコース, stepik.org
技術スタック
プログラミング言語
- Python - 流暢、プロジェクトのほとんどはPythonを使用しています。こちらでご覧いただけます。
- SQL - ほとんどのユースケースに対応できる知識を有しています。
- C++ - 初期の教育から強い基礎を有しています。
主要スキル
- 研究開発
- 迅速なプロトタイピング
- MLの本番環境へのデプロイ
- データパイプラインの構築
- データラベリングの組織化
- 顧客折衝
- メンターシップ
ドメインスキル
- 画像(信号)処理
- コンピュータビジョン
- 视觉検索
- 合成データ生成
- 物体検出と追跡
- アーキテクチャ最適化
- 組み込み推論
ツール
- 一般
- git
- bash
- CI/CD
- Docker
- k8s
- cmake
- pytest
- blender
- ML/MLOps
- pytorch
- DDP
- opencv
- huggingface
- scikit-learn
- optuna
- shap
- データ
- numpy
- pandas
- airflow
- matplotlib
- plotly
- データベース
- psycopg2
- sqlite
- ベクターデータベース
- milvus
- qdrant
- marqo
- vespa
- ウェブツール
- flask
- dash
- fastapi
- pydantic
- starlette
言語
- 英語 - 流暢
- 日本語 - 初級中期
- ドイツ語 - 初級中期
- ロシア語 - 母国語
Posts
Here is the list of my blog posts. I like to write about Cascade, MLOps in general, interpretability in ML and other topics.
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What's new in Cascade 0.15.0
The new 0.15.0 Cascade release highlights
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Configuration Management with Cascade
The reasoning behind new Cascade feature
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How I (Re)implemented Metrics in Cascade
Highlights of the v0.13 update
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What is Interpretability Again?
Brief overview of definitions
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ML Fingerprint Matching Methods
Brief overview
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Cascade Project
Lightweight ML Engineering Library
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The Task of Face Liveness Detection
Are any of these faces real?
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Review of Image Smoothing Algorithms
What is the task of image smoothing, when is it used and what approaches to it exist in image processing practice
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