Python Backend Developer, Machine Learning Engineer
1. DocumentAnalyzer - розробка модулю, частини бекенду, що виконує розбір вхідного pdf-документу на семантичні блоки (текст, таблиця, картника) та зберігає результат у вигляді json-файлів.
Технології - Python, pandas, numpy, opencv, scikit-learn, scipy, docker, flask, requests, kivy, celery
Задачі - пошук, розбір тематичних статтей та імплементація алгоритмів сегментації pdf-документу в коді; процесинг pdf-файлів в png; взаємодія з іншими частинами системи через docker та requests; пошук та збір pdf файлів для тренувального датасету; написання невеликого інструменту на kivy для розмічення картинок для завдання класифікації; навчання моделі для класифікації сегментів, що були отримані за допомогою імплементованого алгоритму сегментації
2. Eyepass API - сервіс для аналізу поведінки студентів під час вивчення навчальних матеріалів та продження тестів в Moodle LMS, за допомогою webcam eyetracker'y.
Технології - Python, flask, celery, docker, requests, MongoDB, numpy, pandas, swagger, ffmpeg, requests, bs4
Задачі - розробка endpoint'iв; взаємодія бекенду, Moodle Web API, celery та MongoDB; аналіз даних з eyetracker'y та синхронізація їх з даними по контент на дисплеї юзера; написання документації до endpoint'ів; обробка відео (ffmpeg); написання профайлінг-тестів для довготривалих задач, з метою виявлення bottleneck'iв
3. Odry - сервіс, що рендерить теплові карти погляду користувачів поверх відео. Дані погляду збираються за допомогою webcam eyetracker'у.
Технології - Python, flask, MongoDB, celery, smtplib, bootstrap, ffmpeg
Задачі - розробка endpoint'ів; взаємодія бекенду, MongoDB та celery; відправка email-листів до користувачів про результат рендеру відео з динамічною тепловою картою; функціонал для адміна - можливість завантаження та видалення відео, які можуть дивитись користувачі; зменшення розміру завантаженого відео за допомогою ffmpeg (як окремий task в celery)
Бажані напрямки розвитку: ML & DS - computer vision, аналіз часових рядів; backend
Пройдені курси на Coursera:
Математика и Python для анализа данных
Practical Time Series Analysis
Neural Networks and Deep Learning
Introduction to TensorFlow
Simulation and modeling of natural processes
Software Design as an Abstraction
How to Write and Publish a Scientific Paper (Project-Centered Course)
Пройдені курси на Coursera:
Математика и Python для анализа данных
Practical Time Series Analysis
Neural Networks and Deep Learning
Introduction to TensorFlow
Simulation and modeling of natural processes
Software Design as an Abstraction
How to Write and Publish a Scientific Paper (Project-Centered Course)
1. DocumentAnalyzer - розробка модулю, частини бекенду, що виконує розбір вхідного pdf-документу на семантичні блоки (текст, таблиця, картника) та зберігає результат у вигляді json-файлів.
Технології - Python, pandas, numpy, opencv, scikit-learn, scipy, docker, flask, requests, kivy, celery
Задачі - пошук, розбір тематичних статтей та імплементація алгоритмів сегментації pdf-документу в коді; процесинг pdf-файлів в png; взаємодія з іншими частинами системи через docker та requests; пошук та збір pdf файлів для тренувального датасету; написання невеликого інструменту на kivy для розмічення картинок для завдання класифікації; навчання моделі для класифікації сегментів, що були отримані за допомогою імплементованого алгоритму сегментації
2. Eyepass API - сервіс для аналізу поведінки студентів під час вивчення навчальних матеріалів та продження тестів в Moodle LMS, за допомогою webcam eyetracker'y.
Технології - Python, flask, celery, docker, requests, MongoDB, numpy, pandas, swagger, ffmpeg, requests, bs4
Задачі - розробка endpoint'iв; взаємодія бекенду, Moodle Web API, celery та MongoDB; аналіз даних з eyetracker'y та синхронізація їх з даними по контент на дисплеї юзера; написання документації до endpoint'ів; обробка відео (ffmpeg); написання профайлінг-тестів для довготривалих задач, з метою виявлення bottleneck'iв
3. Odry - сервіс, що рендерить теплові карти погляду користувачів поверх відео. Дані погляду збираються за допомогою webcam eyetracker'у.
Технології - Python, flask, MongoDB, celery, smtplib, bootstrap, ffmpeg
Задачі - розробка endpoint'ів; взаємодія бекенду, MongoDB та celery; відправка email-листів до користувачів про результат рендеру відео з динамічною тепловою картою; функціонал для адміна - можливість завантаження та видалення відео, які можуть дивитись користувачі; зменшення розміру завантаженого відео за допомогою ffmpeg (як окремий task в celery)
Бажані напрямки розвитку: ML & DS - computer vision, аналіз часових рядів; backend