Deep Learning/Computer Vision Engineer

Описание

Алиса Песоцкая, Deep Learning/Computer Vision Engineer

E-mail: pesotskaia.av@gmail.com

Телефон: +7 914 173 44 80

Telegram: @Pesotskaia_Alisa

Локация: Москва

О себе

ML-инженер с сильным исследовательским бэкграундом в области компьютерного зрения. Выпускница МФТИ (сильная математическая база: линейная алгебра, матанализ) и участница престижной европейской магистерской программы EMJM in Imaging. Имею опыт полного цикла разработки CV-решений: от анализа предметной области и разбора англоязычных статей до проектирования алгоритмов, обучения моделей, оценки качества, оптимизации и интеграции в продакшн. Специализируюсь на задачах детекции, сегментации, классификации, трекинга и регистрации объектов. Уверенно работаю с PyTorch, OpenCV, Docker.

Навыки

Python, PyTorch, OpenCV, NumPy, Pandas, MATLAB, Linux, Git, Docker, ONNX, классическое CV (фильтрация, особые точки, сегментация, склейка), детекция, сегментация, классификация, трекинг, регистрация изображений, mAP, IoU, F1, оптимизация моделей, построение пайплайнов, анализ ошибок, работа с дисбалансом классов, разбор англоязычных статей, Английский  C1

Опыт работы

Computer Vision Researcher в Media Research AB (дипломный проект) 

Декабрь, 2025 - н.в.

Разработала алгоритм детекции объектов с использованием Unsupervised Domain Adaptation (UDA) на CycleGAN. Улучшила mAP@50 с 0.69 до 0.81, F1 с 0.64 до 0.77. Изучала англоязычные статьи, генерировала гипотезы, проектировала эксперименты. Реализовала полный пайплайн: предобработка данных, обучение модели, оценка качества, анализ ошибок. Работала с несбалансированными данными, подбирала аугментации. Код на PyTorch с фиксацией версий и воспроизводимостью через Docker и Git.

Stack: Python, PyTorch, YOLOv8, CycleGAN, Git, Linux.

Computer Vision Researcher в МФТИ, ПИШ РПИ

Январь, 2022 - Август, 2024 

Разрабатывала модели CV для обработки данных ДЗЗ: реализовала нейросеть для регистрации SAR-оптических изображений — точность 96,9% (ошибка геопривязки < 100>

Stack: Python, PyTorch, OpenCV, MATLAB, QGIS, CVAT, Docker, Git, Linux.

Teaching Assistant в МФТИ, ПИШ РПИ

Октябрь, 2022 - Июнь 2024

Проводила лекции и семинары по алгоритмам и структурам данных, компьютерному зрению и машинному обучению. Разработала базовый курс по ML, внедрённый в программу повышения квалификации сотрудников. Обновила учебные программы по нескольким дисциплинам.

Stack: Python, Jupyter Notebooks.

Образование

Сентябрь, 2020 - Июнь, 2024 Бакалавриат с отличием, МФТИ

Сентябрь, 2024 - н.в. Магистратура (EMJM) по направлению "Imaging", POLIMI (Италия) и MIUN (Швеция)