ML-инженер. NLP и Deep Learning. Проектирую различные архитектуры: посимвольные свертки, трансформеры и раг системы.
Дом, солнечные панели, батарея. Цена электричества меняется по часам: ночью копейки, в пик дорого. Алгоритм сам решает когда покупать ток, когда продавать, а когда не делать ничего. Под капотом марковский процесс принятия решений и Value Iteration по уравнению Беллмана. Покрутите параметры слева — стратегия пересчитается под них.
smart-home-rl-64.streamlit.app →Посимвольная свёрточная сеть для модерации русских чатов: токсичность, мат, спам. Без словаря, поэтому устойчива к намеренным опечаткам и подменам вроде «пр1в3т». Кастомный лосс под кривую разметку датасета, 3000 LLM-сгенерированных примеров аугментации.
Ассистент для анализа запросов пользователей на портале госзакупок. Локальная модель, классификация интента, поиск по базе знаний, ответы со ссылками на пункты нормативки.
Посимвольная модель, обученная на Википедии и Либрусеке. Динамическая инъекция ошибок прямо во время трейна: соседи по клавиатуре, фонетика, вставки и удаления. Mixed precision на bfloat16 ускорил обучение примерно вдвое.
Полная реализация «Attention Is All You Need» — encoder, decoder, multi-head attention, positional encoding — на чистом PyTorch, без nn.Transformer. BPE-токенизатор тоже свой.