ML Engineer & Data Analyst

Никитенко Николай

Applied ML: разработка и внедрение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач и автоматизации Computer Vision · NLP · LLM-агенты

Опыт и проекты Связаться

Стек

Python, PyTorch

Фокус

CV & NLP

Опыт

Applied ML

Текущая должность Июнь 2025 — по н.в.

Applied ML Engineer

Занимаюсь разработкой ML-сервисов, аналитикой и автоматизацией процессов для компаний в сфере FMCG и промышленности

Applied ML Computer Vision NLP LLM & RAG Data Engineering Automation

Технологический стекИнструменты и технологии

ML & DS

Python PyTorch YOLO Computer Vision Transformers NLP Time Series Forecasting Scikit-learn OpenCV SAM

LLM & RAG

LangChain LangGraph RAG LLM APIs Local LLM VLM Embeddings Vector DB

Telegram & Bots

Aiogram Telegram Bot API Asyncpg

Data & ETL

Pandas PostgreSQL ETL DWH

Infrastructure

Linux Docker Nginx Git SSH

Monitoring

Grafana Dashboards

Ключевой опытПроекты и достижения

Applied ML Engineer

Текущая должность

Июнь 2025 — по н.в.

Computer Vision для производственного мониторинга

Разработка модулей видеоаналитики: real-time детекция объектов, интеграция с видеопотоками, оптимизация инференса. Адаптация и дообучение моделей под специфику задач

PyTorch YOLO Real-time CV Video Processing

Data-Centric ML Pipeline

Автоматизация подготовки данных для CV-задач: полуавтоматическая разметка и сегментация. Ускорение дообучения моделей под новые задачи

Data Pipeline Segmentation Auto-labeling

Automation Services

Разработка асинхронных сервисов для автоматизации рутинных процессов: сбор данных, уведомления, формирование отчётов

Async Python Automation

LLM-based Knowledge Retrieval

Реализация RAG-системы для семантического поиска по текстовым данным. Векторное хранилище, чанкинг документов, генерация ответов с контекстом

RAG LLM Vector DB Embeddings

ETL & Data Infrastructure

Построение автоматизированных ETL-пайплайнов для обработки и трансформации данных. Интеграция с BI-системами для аналитики и визуализации

Parquet Systemd Timers Automated Pipelines

DWH & Analytics

Проектирование схем данных и витрин. Миграция исторических данных в структурированное хранилище для построения BI-отчетности

PostgreSQL Data Marts Migrations

On-premise ML Platform

Настройка и поддержка Linux-серверов. Деплой и мониторинг фоновых сервисов, интеграция с внутренними системами

Linux Systemd On-premise

BI & Observability

Разработка веб-платформы и дашбордов с кастомизацией UI для мониторинга и визуализации данных в реальном времени

Nginx UI/UX Design Dashboards

Личные проектыOpen-source и эксперименты

FinTech Analytics Bot

Автоматизация анализа фондового рынка: интеграция с Tinkoff Invest API, парсинг форума «Пульс» и оценка тональности сообщений с помощью LLM. Расчет технических индикаторов для генерации торговых саммари

Tinkoff API NLP / Sentiment Analytics

AI/ML News Curator

Интеллектуальный дайджест Reddit: мониторинг профильных сабреддитов, фильтрация шума и суммаризация ключевых обновлений в AI/ML. Автоматическая рассылка важных инсайтов

Reddit API LLM Summarization Automation

OSINT Face Recognition System

Система поиска цифрового следа в социальных сетях. Сбор данных (Data Mining), детекция лиц (Face Detection) и векторный поиск целевых персон (Vector Search) среди десятков тысяч изображений

OpenCV FaceNet Vector Search Data Mining

Script Guardrails & Content Rating

Система автоматического определения возрастного рейтинга киносценариев. Гибридная архитектура: RuBERT-классификатор для детекции триггеров + локальная LLM для генерации рекомендаций по оптимизации контента

RuBERT Local LLM Auto-labeling Transformers

Образование и курсыУниверситет и курсы

Российский технологический университет (МИРЭА)

Машинное обучение и анализ данных

2023 — 2027 · Full-time ready

Karpov.courses

Python

Karpov.courses

SQL

Google

ML Crash Course

AI Academy (Сбер)

Машинное обучение

СвязатьсяСвязаться со мной