Машинное обучение
- — PyTorch
- — HuggingFace Transformers
- — scikit-learn
- — NumPy
- — pandas
Дмитрий Дыдин — Машинное обучение · NLP
Fitpex.
Инженер машинного обучения и NLP
Создаю ML-модели и NLP-системы: файн-тюнинг трансформеров (BERT/RuBERT), RAG-пайплайны и end-to-end ML-процессы. Есть бэкграунд в информационной безопасности.
Навыки
Навыки и инструменты
Инженерия машинного обучения и NLP с уклоном в безопасность.
NLP / LLM
- — spaCy
- — NLTK
- — LangChain
- — RAG pipelines
- — fine-tuning (BERT/RuBERT)
Инструменты
- — Python
- — C++
- — Git
- — Docker
- — FastAPI
- — Linux
Компьютерное зрение
- — OpenCV
- — YOLOv8
- — torchvision
- — ONNX
Безопасность
Бэкграунд в информационной безопасности — анализ бинарных файлов и веб-страниц на угрозы.
Образование
МГТУ «Станкин» — прикладная информатика · Ростелеком: аналитика данных и ИИ
Русский — родной · Английский — B2
Признание
Награды и соревнования
Избранные результаты хакатонов и научных конкурсов.
1 место
HackInHome 2025
при поддержке VK · ML + Frontend
1 место
НПК «Эврика»
Программирование и вычислительная техника
Лауреат II степени
Всероссийский конкурс НТТ
Реализация блокчейна (PoW)
Финалист PurpleHack 2026DataFusion 2026Экспедиция DSЛЦТ 2025Альфа-Будущее 2025
Проекты
Избранные проекты
ML/NLP-проекты с хакатонов и исследований.
01 02 03 04
Анализатор тональности банковских отзывов
Многоклассовая классификация тональности отзывов по подкатегориям. Файн-тюнинг RuBERT — точность 88% на 15 000 отзывов.
PyTorch · RuBERT · TransformersРаспознавание эмоций по голосу
Классификация 7 эмоциональных состояний по аудио в реальном времени (точность 81%), интеграция в speech-to-text пайплайн.
PyTorch · librosa · torchaudioML-сканер уязвимостей
Инструмент для анализа бинарных файлов и веб-страниц на угрозы безопасности с помощью графового ML. В разработке.
PyTorch Geometric · scikit-learnСистема сверки кассовых чеков
Автоматическое извлечение данных из PDF-чеков (парсинг + OCR), классификация типа чека и сверка с кассовой системой для выявления расхождений.
PyMuPDF · scikit-learn · PyTorch Контакты
Давайте свяжемся.
Свяжитесь со мной любым удобным способом из перечисленных ниже. Я отвечу так быстро, как смогу.
fitpex.m@gmail.com