Vlad Grigorev
Machine-Learning-Ingenieur, Text-zu-Sprache
Erfahrungen
Dez. 2021 - Bis heute
3 Jahren 8 MonatenMachine-Learning-Ingenieur, Text-zu-Sprache
Tensor
- Implementiert Text-zu-Sprache-Modell in Produktion auf einer AWS-ähnlichen Cloud mit Docker und Kubernetes.
- Entwickelte Basis für NLP-Textverarbeitung, Testpyramide und Monitoring. Der Text-zu-Sprache-Dienst wird jetzt von den CRM- und Tech-Support-Teams mit 10.000 Endkunden genutzt.
- Entwarf und entwickelte NLP-Textnormalisierungs-Basis, Microservice-Struktur und ein Framework für die Text-zu-Sprache-Synthese. Das beschleunigt die Implementierung neuer ML-Modelle und verkürzt die Markteinführungszeit auf Wochen.
- Verbesserte CI/CD und baute eine MLOps-Pipeline auf. Damit verringerte sich die Implementierungszeit um das Achtfache und ermöglichte außergewöhnlich schnelles und nahtloses Skalieren.
Juni 2019 - Dez. 2021
2 Jahren 7 MonatenForschungsingenieur für Rechenphysik
Joint Institute For High Temperatures
- Entwickelte einen numerischen Algorithmus zur Berechnung von Stoßwellen und setzte ein semiclassisches Toolkit ein, um Quanteneffekte zu berücksichtigen. Das verbesserte die Genauigkeit erheblich, während die Rechenzeit vergleichbar mit dem klassischen Modell blieb. Der neue Algorithmus beschleunigt die Berechnung des Materiezustands unter gegebenen physikalischen Bedingungen um das 10–80-fache und bietet einen schnellen und bequemen Startpunkt zur Erforschung elektrischer und magnetischer Eigenschaften.
- Technologien: Python, PyTorch, Jupyter, Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, C/C++, Git, Linux.
Zusammenfassung
Ein junger Profi, tief verwurzelt in Sprachtechnologien. Mit akademischem Hintergrund suche ich die MLE-Position, um zu Anwendungen im realen Umfeld beizutragen und dem Team neue Fähigkeiten zu bringen.
Sprachen
Englisch
Verhandlungssicher
Russisch
Verhandlungssicher
Ausbildung
Sept. 2020 - Sept. 2021
HSE Moscow
Angewandte Mathematik · Moskau, Russische Föderation
Sept. 2016 - Aug. 2020
Moscow Institute of Physics and Technology
Bachelor in Angewandter Mathematik und Physik · Angewandte Mathematik und Physik · Moskau, Russische Föderation · 4,7 von 5
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