Шорин Сергей
Junior Machine Learning Engineer
Студент 3-го курса МАИ («Информатика и вычислительная техника») с сильной теоретической базой в ML/DL и практическим опытом в разработке и обучении моделей компьютерного зрения. Имею опыт тимлидства в проектной деятельности и разработке backend-сервисов на Python/FastAPI. Стремлюсь применять свои навыки для решения реальных бизнес-задач и создания инновационных продуктов.
Не готов к релокации, открыт к удалённой и очной работе.
Обо мне
Я очень общительный, эмпатичный человек, могу найти общий язык с кем угодно, спокоен, не агрессивен. К решению сложных задач подхожу с холодной головой и глубоким планированием. У меня есть опыт работы в команде из 10 человек в качестве тимлида. Я добрый, люблю копаться в проблемах, в архитектурах и в том, как все работает под капотом. Я не завищу от мнения окружающих (уверен в себе), но при этом принимаю конструктивную критику. Со мной легко договориться, я ответственный.
Коммуникабельность и эмпатия
Лидерство и работа в команде
Планирование и решение проблем
Ответственность и надежность
Уверенность и открытость к критике
Любознательность и глубокий анализ
Технический Стек
В этом разделе представлен мой набор инструментов. Навыки сгруппированы по категориям для наглядности. Диаграммы показывают мой уровень уверенности в каждой технологии. Наведите курсор на столбцы для получения подробной информации.
Языки и Базы Данных
ML Фреймворки и Библиотеки
Ключевые ML Концепции
Инструменты и Технологии
Релевантный опыт
Несмотря на статус студента, я уже успел поучаствовать в реальных проектах, где применял свои навыки на практике, включая руководство командой и разработку коммерческих продуктов. Нажмите на карточки ниже, чтобы узнать больше.
Февраль 2025 – настоящее время
Backend Python & AI Engineer
Telegram Bot Startup (B2B)
- Разрабатываю серверную часть Telegram-бота на Aiogram для автоматизации онбординга сотрудников в ресторанном бизнесе.
- Проектирую логику взаимодействия пользователя с AI, экспериментирую с моделями и разрабатываю промпты.
- Веду подготовку к внедрению RAG (Retrieval-Augmented Generation) для расширения контекста и повышения качества ответов.
Декабрь 2024 – Июнь 2025
Team Lead & AI Engineer
Проект "Цифровая Кафедра" (Приоритет 2030)
Руководил командой из 10 человек (ML, Backend, Frontend) по методологии Agile (Scrum).
Результат: Создан MVP-сервис, позволяющий быстро и с минимальными затратами анализировать изображения с дронов.
Проекты и Соревнования
Я верю, что лучшие навыки демонстрируются на практике. Мой самый значимый соревновательный проект — классификация персонажей Симпсонов на Kaggle, где я применил комплексный подход для достижения высокого результата.
Kaggle: Simpsons Characters Classification
3-е место (F1-score)
Разработал комплексное решение для классификации 42 персонажей. Ниже представлен краткий обзор примененных техник.
В качестве основы я использовал сверточную нейросеть EfficientNetV2-S, предобученную на ImageNet. Применил стратегию поэтапного размораживания слоев и дообучения всей сети на низком learning rate.
Вместо стандартной Cross-Entropy я применил функцию потерь Focal Loss, чтобы сфокусировать обучение на сложных примерах. Также использовал WeightedRandomSampler для сбалансированной представленности всех персонажей в батчах.
Для увеличения разнообразия обучающих данных я использовал широкий набор аугментаций из библиотеки Albumentations. Дополнительно применил технику MixUp, которая смешивает пары изображений и их метки для улучшения обобщающей способности модели.
Для каждого этапа обучения использовался планировщик OneCycleLR, который динамически изменяал learning rate для более быстрой и стабильной сходимости. Также был внедрен механизм Early Stopping для предотвращения переобучения.
Образование и Курсы
Моя академическая подготовка в МАИ заложила прочный фундамент в области информатики, который я постоянно дополняю специализированными курсами и участием в мероприятиях, чтобы оставаться на переднем крае технологий.
ОСНОВНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Московский авиационный институт
(национальный исследовательский университет)
Направление: Информатика и вычислительная техника
Степень: Бакалавриат (окончание в июле 2026)
Средний балл (GPA): 4.7 / 5.0Скачать оценки
КУРСЫ И ДОСТИЖЕНИЯ
Deep Learning School, МФТИ
Январь 2025 – Июль 2025
Участник, "Vibe-хакатон" от Friflex
Май 2025
Свяжитесь со мной
Я всегда открыт для новых проектов, интересных предложений и сотрудничества. Не стесняйтесь написать мне.
