Computer Vision Engineer( МИЛТИ )

Описание

Алиса Песоцкая, 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) и участница престижной европейской магистерской программы EMJM in Imaging. Имею опыт полного цикла разработки CV-решений: от разбора англоязычных статей до обучения моделей, оптимизации и интеграции. Специализируюсь на детекции, сегментации, классификации, трекинге и регистрации объектов. Работала с ROS2, сенсорами и 3D-данными. Уверенно работаю с PyTorch, OpenCV, Docker. Интересуюсь робототехникой, сенсорной фузией и автономной навигацией.

Навыки

Python, PyTorch, OpenCV, NumPy, Pandas, Linux, Git, Docker, ROS2, ONNX, классическое CV (фильтрация, особые точки, сегментация), детекция, сегментация, классификация, трекинг, регистрация изображений, 3D-данные, mAP, IoU, F1, оптимизация моделей, построение пайплайнов, анализ ошибок, 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. Реализовала полный пайплайн: предобработка, обучение, оценка, анализ ошибок. Работала с несбалансированными данными. Код на PyTorch с воспроизводимостью через Docker и Git.

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

Участник соревнования Field Robot Event 2025 (компьютерное зрение) 

Январь, 2025 - Июнь, 2025

В составе команды разрабатывала алгоритмы компьютерного зрения для робототехнической задачи "Bioluminescent Fungi Discovery". Решала задачу детекции и распознавания объектов на изображениях с камеры робота. Интегрировала CV-модели в робототехническую систему. Заняла 1 место.

Stack: Python, PyTorch, OpenCV, ROS2.

Computer Vision Researcher в МФТИ, ПИШ РПИ

Январь, 2022 - Август, 2024 

Разрабатывала модели компьютерного зрения для обработки 3D-данных: реализовала нейросеть для регистрации изображений — точность 96,9% (ошибка < 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.

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)