ML Infrastructure Engineer
Проектирую и внедряю production-ready ML системы. От Computer Vision пайплайнов до микросервисных архитектур и AI/ML-ассистентов на базе LLM.
CV & NLP
Production ML
Microservices
Telegram экосистема
24/7
Инфраструктура
ETL
Data Pipelines
Инструменты и технологии, которые использую для построения надёжных ML-систем
Проекты и достижения в области ML-инфраструктуры и автоматизации
ML Infrastructure Engineer
Занимаюсь разработкой и внедрением ML-сервисов и систем мониторинга для крупных компаний в сфере FMCG и промышленности. Фокусируюсь на создании отказоустойчивой инфраструктуры, автоматизации сбора данных и интеграции AI/ML-решений в производственные процессы предприятий федерального уровня.
Разработка и поддержка системы видеоаналитики для крупнейших агропромышленных холдингов. Многопоточный мониторинг технологических циклов и контроля регламента обслуживания оборудования. Интеграция с PostgreSQL и сетевыми хранилищами (SMB/CIFS) для бесперебойной работы 24/7.
Реализация пайплайна полуавтоматической разметки (VLM + SAM). Ускорение подготовки датасетов и дообучения моделей под специфику новых производственных площадок.
Архитектура из 10+ микросервисов (aiogram/asyncpg) для управления бизнес-процессами: от контроля качества и HR-аналитики до оперативной отчетности в реальном времени.
Разработка системы анализа потребительского опыта на базе LLM. Векторизация результатов дегустаций (органолептические показатели), создание векторного хранилища и RAG-пайплайна для извлечения инсайтов и автоматизированного анализа данных через чат-бота.
Автоматизация сбора данных из Excel (1C-Share) и CSV в форматы Parquet и SQLite для аналитики. Настройка фоновых задач через systemd timers и оркестрация процессов обработки данных для Grafana-дашбордов.
Проектирование схем данных и витрин. Миграция исторических данных в структурированное хранилище (PostgreSQL) для построения BI-отчетности.
Проектирование и поддержка Linux-инфраструктуры. Настройка Nginx (Auth-proxy), оркестрация сервисов (Systemd) и организация надежного контура мониторинга.
Разработка единого веб-портала мониторинга, адаптированного под корпоративный брендбук и UI-стандарты компании. Визуализация ключевых метрик (KPI) в реальном времени для топ-менеджмента.
Разработки в свободное время: open-source и эксперименты
Автоматизация анализа фондового рынка: интеграция с Tinkoff Invest API, парсинг форума «Пульс» и оценка тональности сообщений с помощью LLM. Расчет технических индикаторов (SMA, EMA) для генерации торговых саммари.
Интеллектуальный дайджест Reddit: мониторинг профильных сабреддитов через API, фильтрация шума и суммаризация актуальных новостей в сфере AI/ML и LLM. Автоматическая рассылка ключевых обновлений технологий.
Система автоматического определения возрастного рейтинга киносценариев. Гибридная архитектура: RuBERT-классификатор для детекции триггеров + локальная LLM для генерации рекомендаций по оптимизации контента. Реализован пайплайн автоматизированной разметки данных через LLM и fine-tuning моделей.
Академическая база и профессиональная подготовка
Машинное обучение и анализ данных
Обучение полностью адаптировано под full-time занятость. Совмещаю учебу с интенсивной разработкой production-систем без потери качества и доступности.
Karpov.courses
Karpov.courses
AI Academy (Сбер)
Рассматриваю предложения на позицию ML Engineer / Data Scientist