Computer Vision Engineer( МФТИ ГУ )

Описание

Алиса Песоцкая, Computer Vision Engineer ( МФТИ ГУ )

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 и исследования классических алгоритмов до обучения нейросетей, оптимизации и интеграции. Специализируюсь на задачах детекции, сегментации, трекинга, регистрации и выделения ключевых точек. Уверенно работаю с Python, PyTorch, OpenCV, NumPy, Docker, Linux. Интересуюсь потоковой обработкой видео и системами реального времени.

Навыки

Python, PyTorch, OpenCV, NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn, MATLAB, Linux, Git, Docker, ONNX, классическое CV (фильтрация, особые точки, сегментация, калибровка), детекция, сегментация, трекинг, регистрация изображений, feature detection, 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)