Junior AI Engineer

Описание

Клеймёнова Анастасия Викторовна 27.04.2005 (21 год) Г.Тюмень +7 (982) 935 -52 -64 nasty.aa_kl@mail.ru Цель Профессия: ML -инженер Ожидаемый уровень дохода: 100 000 рублей в месяц Офис/у даленный/гибридный график Образование Тюменский государственный университет (ТюмГУ) , 2022 –2026 Бакалавриат · Информационные системы и технологии Профиль: Веб -разработка и технологии интеллектуальных систем Навыки ML / NLP / AI: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, scikit -learn, FAISS, RuBERT, NER, RAG, pandas, numpy Backend: FastAPI, Flask, REST API, PHP (Laravel) Frontend: React, JavaScript, HTML, CSS Базы данных : PostgreSQL, SQL, Oracle Инструменты : Git, VS Code, PyCharm, Bizagi Языки Английский: В2 ( Upper -Intermediate ) — технический и разговорный Немецкий: А2 (Elementary ) Русский: родной Опыт работы Инженер · АО «СУЭНКО» (Сибирско -Уральская энергетическая компания) 2025 — 2026 · Тюмень • Обработка и ввод данных в информационные системы и базы данных • Разра ботка дипломного проекта по заказу компании с последующим внедрением - интеллектуальная система обработки обращений граждан (NLP, RuBERT, FastAPI) Репетитор по английскому языку 2023 –2025 · Частная практика • Подготовка учеников к ЕГЭ/контрольным/зачетам; уровень преподавания — Upper - Intermediate Ста жёр -контент -менеджер · ЧУДПО «Учебный центр Дельфа» 2023 · Учебная практика • Администрирование контента в CMS Bitrix; работа с административной панелью Проекты Интеллектуальная система обработки обращений граждан Дипломный проект / production -система для тю менского филиала АО «СУЭНКО» • NLP -пайплайн: предобработка → классификация (fine -tuned RuBERT) → NER → RAG на FAISS → генерация черновика ответа • Fine -tuning RuBERT (Hugging Face Transformers + PyTorch) на историческом датасете обращений энергокомпании; целев ой F1 -score ≥ 0.85 • Векторное хранилище для семантического поиска по базе знаний: FAISS -индекс над sentence -embeddings • Backend: FastAPI (Python) + PostgreSQL; REST API для интеграции ML -сервиса с веб - приложением • Frontend: React — кабинет оператора и админис тративная панель • Результат: сокращение времени обработки типовых обращений более чем на 90% Классификация изображений · CNN + Dense (учебный проект) • Разработка и оптимизация свёрточной нейронной сети для задачи классификации изображений на Python (PyTorch )