Иван Иванов
Email: [email protected] | Телефон: +7 (999) 123-45-67 | LinkedIn: linkedin.com/in/ivanivanov

Цель

Инженер по машинному зрению с 3-летним опытом разработки и внедрения компьютерного зрения в IT-проектах, навыками управления командой до 5 человек, ищу возможность реализовать и развивать технологии машинного зрения в динамичной компании.

Ключевые навыки

Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
Обработка изображений и видео в реальном времени
Моделирование и обучение нейросетей для задач классификации, сегментации, детекции объектов
Опыт управления командой, постановка задач, код-ревью, mentoring
Работа с большими данными, сбор и разметка датасетов
Agile, Git, Docker, CI/CD

Опыт работы

Инженер по машинному зрению
Компания «TechVision», Москва | 2021 — настоящее время

Разработал и внедрил систему автоматической проверки качества продукции на производственной линии с точностью 98%
Руководил командой из 4 специалистов, обеспечивая своевременное выполнение проектов и улучшение процессов разработки
Оптимизировал алгоритмы для повышения производительности на 30%
Интегрировал модели машинного зрения с веб-приложениями и backend-сервисами

Младший инженер по машинному зрению
Стартап «VisionAI», Москва | 2020 — 2021

Участвовал в разработке модели распознавания объектов в видео для систем видеонаблюдения
Автоматизировал сбор и разметку данных, сократив время подготовки датасетов на 40%
Проводил тестирование и отладку моделей на реальных данных

Образование

Магистр компьютерных наук
МГУ им. М.В. Ломоносова, 2018 — 2020

Языки

Русский — родной
Английский — профессиональный уровень

Сопроводительное письмо

Здравствуйте,

Меня зовут Иван Иванов, и я заинтересован в позиции инженера по машинному зрению в вашей компании. За последние три года я приобрел опыт создания и внедрения высокоточных систем компьютерного зрения, а также управления командой разработчиков. Мне нравится работать над сложными задачами, требующими как технических знаний, так и навыков коммуникации и организации.

Я уверен, что мой опыт в оптимизации алгоритмов, работе с большими данными и управлении командой будет полезен вашей компании для успешной реализации проектов в области машинного зрения. Буду рад обсудить, как могу внести вклад в развитие ваших решений.

Спасибо за внимание к моему резюме.

С уважением,
Иван Иванов

Стратегия поиска работы через нетворкинг для инженера по машинному зрению

Оптимизация профиля LinkedIn

Заголовок: указать ключевые навыки и должность (например, «Инженер по машинному зрению | Computer Vision | Deep Learning»).
Описание: кратко о вашем опыте, достижениях и сферах применения технологий (например, проекты с распознаванием образов, обработкой видео и т.д.).
Навыки: добавить ключевые технологии (OpenCV, TensorFlow, PyTorch, YOLO, CUDA и пр.).
Фото и обложка: профессиональное фото и тематическая обложка, связанная с AI или машинным зрением.
Регулярно публиковать: статьи, заметки или новости по машинному зрению, кейсы из проектов, чтобы демонстрировать экспертность.
Запрашивать рекомендации и подтверждения навыков у коллег и руководителей.

Активный поиск и взаимодействие на LinkedIn

Использовать фильтры поиска для компаний и рекрутеров, специализирующихся на AI и машинном зрении.
Добавлять в сеть людей из нужной отрасли: инженеров, менеджеров проектов, HR и руководителей команд.
Отправлять персонализированные запросы на добавление с кратким объяснением интереса к их работе или компании.
Взаимодействовать с контентом в ленте (комментировать, лайкать, делиться), чтобы привлечь внимание.
Писать в личных сообщениях с конкретными вопросами или предложениями о сотрудничестве, избегая шаблонных фраз.

Участие в тематических чатах и сообществах

Присоединяться к Telegram, Slack, Discord сообществам, посвящённым машинному зрению, AI и Data Science.
Активно участвовать в обсуждениях, делиться своими знаниями и просить советы по развитию и поиску работы.
Следить за объявлениями о вакансиях и проектах, не публикуемых на традиционных платформах.
Участвовать в онлайн-хакатонах и конкурсах по машинному зрению, что помогает завести полезные знакомства.

Использование личных контактов и офлайн нетворкинга

Проанализировать текущие контакты (бывших коллег, однокурсников, преподавателей) и сообщить им о поиске работы.
Запрашивать рекомендации, информацию о закрытых вакансиях и возможность пройти стажировку или проект.
Посещать профильные конференции, митапы, воркшопы и выставки, активно знакомиться и обмениваться контактами.
При возможности проводить встречи и кофе-чаты с профессионалами из индустрии для обмена опытом и советами.

Постоянное обновление информации и поддержание связей

Регулярно обновлять профиль и резюме с новыми достижениями.
Поддерживать контакт с людьми из сети через поздравления, комментарии и сообщения по интересам.
Использовать автоматические напоминания (например, в календаре), чтобы не терять связи с важными контактами.

Ответ на вопрос «Почему именно эта компания?» для инженера по машинному зрению

Я выбрал вашу компанию, потому что вы находитесь на передовой разработок в области прикладного машинного зрения, где решения реально используются в промышленности и повседневной жизни. Меня вдохновляют ваши проекты, такие как [вставить конкретный проект компании], в которых объединяются глубокие нейросетевые архитектуры и реальные аппаратные ограничения — это именно тот баланс, который я считаю критически важным для настоящих инноваций.

Кроме того, ваша культура открытого R&D, участие в международных конференциях и публикации в топовых журналах говорят о высоком техническом уровне команды. Мне важно быть в среде, где ценят научную строгость, но при этом умеют быстро доставлять рабочие решения. Я уверен, что смогу не только внести вклад своими знаниями в области компьютерного зрения, но и сам вырасти за счёт взаимодействия с сильными специалистами.

Также я заметил, что вы активно используете подходы multi-modal learning и edge deployment — направления, которые я изучаю и развиваю в своих проектах. Возможность работать над такими задачами в производственной среде делает вашу компанию для меня идеальным местом.

Оценка soft skills для инженера по машинному зрению

Опишите ситуацию, когда вам пришлось работать в условиях неопределенности. Как вы подходили к решению задачи и какие шаги предпринимали для достижения результата?
Расскажите о случае, когда вам нужно было быстро принять решение в рамках проекта с жесткими сроками. Как вы управляли временем и какие приоритеты расставляли?
Бывали ли ситуации, когда вам приходилось работать в команде, где мнения сильно различались? Как вы подходили к разрешению конфликта и находили компромисс?
Как вы оцениваете свой стиль коммуникации в команде? Можете ли вы привести пример, когда вам удалось эффективно донести сложную техническую информацию до людей без технического фона?
Расскажите о проекте, в котором вам пришлось обучать менее опытных коллег. Какие методы вы использовали, чтобы помочь им освоить новые знания и навыки?
Был ли опыт, когда вы получили конструктивную критику от коллег или руководителя? Как вы восприняли обратную связь и что изменили в своей работе?
В какой ситуации вы проявляли инициативу, предлагая новые идеи или улучшения процесса? Как ваш вклад повлиял на конечный результат?
Расскажите о своем опыте работы с ограниченными ресурсами. Как вы справлялись с нехваткой времени, бюджета или других ресурсов в проекте?
Как вы справляетесь с задачами, которые не входят в вашу зону комфорта или требующих новых навыков? Как вы обучаетесь и адаптируетесь в таких ситуациях?
Опишите, как вы решаете проблемы, когда сталкиваетесь с неожиданными трудностями в проекте. Какие стратегии и подходы вы используете для нахождения решения?

Запрос на повышение для инженера по машинному зрению

Уважаемый(ая) [Имя руководителя],

Обращаюсь к вам с просьбой рассмотреть возможность моего повышения либо перехода на более высокую должность в рамках нашей компании. На текущий момент я занимаю позицию инженера по машинному зрению, и хотел(а) бы кратко изложить причины, по которым считаю уместным развитие моей карьерной траектории.

За время моей работы в компании я реализовал(а) ряд значимых инициатив и проектов, среди которых:

Успешная разработка и внедрение модели распознавания объектов, повысившей точность обработки видео на [X]% и снизившей задержку обработки на [Y]% по сравнению с предыдущей системой.
Оптимизация пайплайна инференса, что позволило сократить потребление ресурсов и ускорить обработку изображений, обеспечив стабильную работу в продакшене.
Инициирование перехода к использованию более современных архитектур (например, Vision Transformer / YOLOv8 и др.), что позволило нам повысить адаптивность решений к разным условиям входных данных.
Наставничество для новых сотрудников и стажёров, в результате чего ускорилась их адаптация и вовлечённость в проекты команды.
Активное участие в формировании технического стека и процессе code review, что способствовало повышению качества кода и соблюдению инженерных стандартов.

Я стремлюсь развиваться в рамках компании, брать на себя больше ответственности и вносить ещё больший вклад в успех команды. Учитывая достигнутые результаты, текущий уровень экспертизы и заинтересованность в развитии ключевых направлений компании, я прошу рассмотреть возможность повышения моей должности или расширения зоны ответственности в рамках инженерной или технической лидерской роли.

Буду благодарен(а) за возможность обсудить этот вопрос более подробно в удобное для вас время.

С уважением,
[Ваше имя]
[Ваша текущая должность]
[Дата]

Часто задаваемые вопросы на собеседовании для инженера по машинному зрению (Junior и Senior) с примерами ответов

Вопросы для Junior инженера по машинному зрению

Что такое машинное зрение?
Ответ: Машинное зрение — это область компьютерных наук, которая занимается разработкой алгоритмов и систем для автоматического анализа и интерпретации визуальной информации, получаемой с камер или датчиков.
Какие основные задачи решаются с помощью машинного зрения?
Ответ: Основные задачи — это классификация изображений, детекция объектов, сегментация, трекинг, распознавание лиц и OCR.
Объясните разницу между классификацией и детекцией объектов.
Ответ: Классификация определяет, к какому классу относится изображение целиком, а детекция находит и локализует объекты на изображении с помощью ограничивающих рамок.
Что такое сверточная нейронная сеть (CNN) и почему она эффективна для обработки изображений?
Ответ: CNN — это тип нейронной сети, который использует сверточные слои для автоматического выделения признаков из изображений. Она эффективна благодаря способности выявлять пространственные зависимости и снижать количество параметров.
Назовите популярные архитектуры CNN и их особенности.
Ответ: LeNet (первая CNN), AlexNet (глубже и эффективнее), VGG (глубокая и простая структура), ResNet (с пропускными связями для предотвращения затухания градиента).
Что такое аугментация данных и зачем она нужна?
Ответ: Аугментация — это искусственное расширение набора данных за счет трансформаций (повороты, сдвиги, масштабирование), что помогает избежать переобучения и улучшить обобщающую способность модели.
Как вы решаете проблему переобучения в модели машинного зрения?
Ответ: Использую аугментацию данных, регуляризацию (dropout, L2), раннюю остановку, увеличение тренировочного набора данных и подбор архитектуры модели.

Вопросы для Senior инженера по машинному зрению

Опишите процесс разработки end-to-end решения на базе машинного зрения.
Ответ: Начинается с постановки задачи, сбора и разметки данных, выбора и обучения моделей, валидации и тестирования, оптимизации и деплоя. Важна обратная связь и мониторинг после запуска.
Какие метрики вы используете для оценки качества модели в задачах детекции объектов?
Ответ: Обычно применяю mAP (mean Average Precision), Precision, Recall, F1-score и IoU (Intersection over Union) для оценки точности локализации.
Объясните, как работает механизм внимания (attention) в современных моделях машинного зрения.
Ответ: Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на наиболее значимых частях изображения, выделяя важные признаки и игнорируя менее важные, что улучшает качество распознавания и интерпретации.
Как вы решаете проблему работы моделей машинного зрения на устройствах с ограниченными ресурсами?
Ответ: Использую оптимизацию моделей (квантование, прунинг), легковесные архитектуры (MobileNet, EfficientNet), а также компрессию и аппаратное ускорение.
Расскажите о своем опыте работы с нестандартными данными или нестандартными задачами в машинном зрении.
Ответ: В одном из проектов мы работали с тепловыми изображениями и разработали специальную CNN, которая учитывала особенности спектра, что позволило повысить точность распознавания объектов в условиях плохой видимости.
Как вы подходите к интеграции модели машинного зрения в существующие бизнес-процессы?
Ответ: Анализирую требования и ограничения, разрабатываю прототипы, тесно взаимодействую с командами разработки и эксплуатации, обеспечиваю мониторинг модели в продакшене и планирую обновления.
Опишите случай, когда вам пришлось оптимизировать производительность модели. Какие методы использовали?
Ответ: В проекте по распознаванию объектов в видео пришлось применять батчинг, снижение разрешения входных изображений, использовать аппаратное ускорение GPU и оптимизировать код для параллельной обработки.

Навыки управления проектами и командами для инженеров по машинному зрению

Освойте основы управления проектами: изучите методологии Agile, Scrum и Kanban, а также инструменты планирования и контроля (JIRA, Trello, MS Project).
Развивайте навыки постановки целей и приоритизации задач с учётом бизнес-целей и технических ограничений.
Учитесь эффективно планировать ресурсы и сроки, учитывая специфику проектов в области машинного зрения, включая этапы сбора данных, обучения моделей и тестирования.
Повышайте компетенции в управлении рисками: выявляйте потенциальные проблемы на ранних стадиях и разрабатывайте планы их минимизации.
Развивайте навыки коммуникации: умейте ясно и доступно объяснять технические детали и бизнес-значение проекта как технической, так и нетехнической аудитории.
Освойте методы мотивации команды и создание атмосферы доверия, способствующей обмену знаниями и инновациям.
Практикуйте регулярную обратную связь и оценку эффективности работы команды с фокусом на результат и профессиональный рост специалистов.
Развивайте навыки конфликтологии и умение управлять сложными ситуациями в коллективе.
Изучайте основы финансового управления проектами: бюджетирование, контроль затрат и оценка экономической эффективности.
Внедряйте культуру непрерывного обучения и адаптации к изменениям, характерным для быстроразвивающейся области машинного зрения.
Активно участвуйтe в профессиональных сообществах и обменивайтесь опытом с коллегами, чтобы быть в курсе новых тенденций и лучших практик.

Полезные онлайн-курсы и сертификаты для инженера по машинному зрению в 2025 году

Deep Learning Specialization — Coursera (Andrew Ng, DeepLearning.AI)
Основы глубокого обучения, сверточные нейронные сети, рекуррентные сети, методы оптимизации.
Сертификат от DeepLearning.AI.
Computer Vision Nanodegree — Udacity
Практические проекты по распознаванию изображений, обработке видео, 3D-реконструкции, YOLO, OpenCV, PyTorch и TensorFlow.
Practical Deep Learning for Computer Vision — Coursera (National Research University Higher School of Economics)
Современные методы машинного зрения с примерами на PyTorch и TensorFlow, включая сегментацию и детекцию объектов.
TensorFlow Developer Certificate — TensorFlow.org
Сертификат подтверждает навыки разработки моделей глубокого обучения с использованием TensorFlow, акцент на компьютерное зрение.
AI For Everyone — Coursera (Andrew Ng, DeepLearning.AI)
Общие знания о машинном обучении и ИИ, полезные для понимания контекста и коммуникации с командой.
Computer Vision with OpenCV — Udemy
Изучение библиотеки OpenCV для обработки изображений и видео, построения систем машинного зрения.
Applied Data Science with Python Specialization — Coursera (University of Michigan)
Основы анализа данных и машинного обучения с Python, включая визуализацию и обработку изображений.
Advanced Computer Vision with TensorFlow — Coursera (DeepLearning.AI)
Углубленные техники, включая GAN, сегментацию, 3D CV и видеоаналитику.
Robotics: Perception — Coursera (University of Pennsylvania)
Фокус на восприятие роботами с применением методов компьютерного зрения и сенсорных данных.
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Сертификация по использованию облачных сервисов для построения ИИ-систем, включая компьютерное зрение.
Fast.ai Practical Deep Learning for Coders
Практический курс с открытым исходным кодом, работающий на PyTorch, нацелен на быстрое построение моделей компьютерного зрения.
Self-Driving Cars Specialization — Coursera (University of Toronto)
Курсы по восприятию и анализу данных с камер и сенсоров для автономных систем, важные для машинного зрения.
Kaggle Learn: Computer Vision
Краткие интерактивные модули и проекты по задачам классификации, детекции и сегментации изображений.

Карьерный путь инженера по машинному зрению: 5-летний план развития

Год 1: Начальный уровень — Инженер по машинному зрению (Junior Vision Engineer)

Освоить базовые алгоритмы компьютерного зрения (обнаружение объектов, сегментация, классификация).
Изучить основные библиотеки и фреймворки: OpenCV, TensorFlow, PyTorch.
Практиковаться на реальных проектах, участвовать в команде, накапливать опыт работы с данными.
Развивать навыки программирования (Python, C++).
Изучить основы обработки изображений и видео, базовые методы машинного обучения.

Год 2: Средний уровень — Инженер по машинному зрению (Mid-level Vision Engineer)

Углубить знания в области нейросетей и глубокого обучения для компьютерного зрения (CNN, R-CNN, YOLO, Transformer).
Научиться оптимизировать модели для встроенных систем и edge-устройств.
Начать участвовать в архитектурных решениях и выборе технологий для проектов.
Освоить работу с большими данными и аугментациями для повышения качества моделей.
Развивать навыки работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP).

Год 3: Старший уровень — Старший инженер по машинному зрению (Senior Vision Engineer)

Разрабатывать и внедрять сложные end-to-end решения с использованием современных архитектур.
Руководить небольшими командами или проектами, распределять задачи, проводить code review.
Внедрять методы explainable AI для повышения доверия к моделям.
Осваивать и применять методы автоматизации ML pipeline (MLOps).
Проводить технические презентации и обучать младших коллег.

Год 4: Ведущий специалист — Ведущий инженер по машинному зрению (Lead Vision Engineer)

Формировать техническую стратегию в области компьютерного зрения для отдела или компании.
Участвовать в создании архитектуры сложных систем, интеграция с другими направлениями (робототехника, автоматизация).
Работать над оптимизацией производительности и масштабируемости моделей в продакшене.
Развивать навыки управления проектами и междисциплинарного взаимодействия.
Начать участие в конференциях, публиковать статьи, вести внутренние обучающие курсы.

Год 5: Архитектор и эксперт — Архитектор решений по машинному зрению (Vision Solutions Architect / Expert)

Проектировать комплексные системы машинного зрения с учётом бизнес-требований и технических ограничений.
Консультировать руководство и клиентов по выбору технологий и перспективам развития.
Внедрять передовые исследования в практические решения, вести R&D проекты.
Строить долгосрочные стратегии развития направления компьютерного зрения в компании.
Быть наставником для команды, развивать культуру качества и инноваций.

Для каждого этапа ключевые навыки: глубокое понимание алгоритмов, владение современными технологиями, развитие навыков коммуникации и управления, опыт внедрения решений в продакшен.

Профессиональное позиционирование инженера по машинному зрению

Инженер по машинному зрению с опытом разработки и внедрения высокоточных алгоритмов обработки изображений для различных отраслей, включая промышленность, медицину и автомобильную сферу. Специализируюсь на применении современных технологий глубокого обучения для создания интеллектуальных систем, которые решают задачи распознавания, классификации и анализа визуальных данных в реальном времени. Мои ключевые компетенции включают работу с нейронными сетями, компьютерным зрением, оптимизацией моделей, а также интеграцию решений с существующими инфраструктурами. Обладаю навыками работы с TensorFlow, PyTorch, OpenCV и другими инструментами для обработки данных и создания масштабируемых решений. В своей практике всегда ориентируюсь на достижение бизнес-целей, обеспечивая высокую точность и эффективность работы системы в реальных условиях.

Ответ на вопрос о зарплатной вилке для инженера по машинному зрению

Вежливый обход:
«Я хотел бы лучше понять ваши требования к вакансии и общие условия работы, прежде чем обсуждать конкретные цифры. Уверен, что мы сможем найти взаимовыгодное решение.»

Уверенное обозначение ожиданий:
«На основании моего опыта и текущих рыночных стандартов для инженеров по машинному зрению, рассчитываю на зарплату в диапазоне от X до Y рублей в месяц. Готов обсуждать детали в зависимости от общих условий и задач.»

План подготовки к собеседованию в FAANG на позицию Инженера по машинному зрению

1. Алгоритмы и структуры данных

Основы алгоритмов: сортировки, поиски, жадные алгоритмы, динамическое программирование.
Структуры данных: массивы, списки, стеки, очереди, деревья (включая бинарные деревья, BST), графы, хэш-таблицы.
Алгоритмы на графах: обходы (DFS, BFS), кратчайшие пути (Dijkstra, Bellman-Ford), компоненты связности.
Сложность алгоритмов: оценка временной и пространственной сложности.

2. Машинное зрение: базовые и продвинутые алгоритмы

Основы обработки изображений: фильтрация, выделение границ (Sobel, Canny), морфологические операции.
Классические методы: SIFT, SURF, ORB, HOG, методы сегментации (watershed, GrabCut).
Методы распознавания и классификации: SVM, k-NN, Random Forest.
Нейронные сети: CNN (архитектуры LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, EfficientNet).
Современные модели: трансформеры для зрения (ViT), модели сегментации (Mask R-CNN, U-Net).
Обучение с подкреплением и самообучение в задачах зрения.
Метрики оценки качества моделей: точность, полнота, F1, IoU, mAP.

3. Системы и инженерные навыки

Архитектура ML-систем: пайплайны обработки данных, этапы тренировки, валидации и деплоя моделей.
Оптимизация и ускорение моделей: квантизация, прунинг, аппаратное ускорение (GPU, TPU).
Работа с большими данными и параллельные вычисления (MapReduce, Spark).
Опыт работы с фреймворками: TensorFlow, PyTorch, OpenCV.
Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes.
CI/CD для ML-проектов, мониторинг моделей в продакшене.
Опыт работы с REST API и интеграция моделей в продукты.

4. Поведенческая часть (Behavioral)

STAR-метод (Situation, Task, Action, Result) для структурированного ответа.
Примеры решения конфликтных ситуаций в команде.
Описание опыта лидерства и инициативы.
Истории о неудачах и извлеченных уроках.
Работа в условиях неопределенности и сжатых сроков.
Мотивация и карьерные цели.
Знание ценностей компании и культура FAANG.

5. Рекомендации по подготовке

Регулярная практика решения задач на LeetCode, HackerRank (особенно medium/hard уровень).
Проектная работа и демонстрация результатов через GitHub.
Мок-интервью с друзьями или через специализированные сервисы.
Чтение статей и кейсов из области ML и машинного зрения.
Подготовка вопросов к интервьюерам о проекте и команде.

Резюме: Инженер по машинному зрению

Иван Иванов
Телефон: +7 (999) 123-45-67
Email: [email protected]
LinkedIn: linkedin.com/in/ivanivanov
GitHub: github.com/ivan-vision

Цель
Разработка и внедрение решений в области машинного зрения для повышения эффективности и качества производственных процессов с применением современных алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения.

Профессиональные навыки

Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения: обработка изображений, сегментация, распознавание объектов
Опыт работы с библиотеками OpenCV, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Владение языками программирования: Python, C++, MATLAB
Опыт работы с нейронными сетями: CNN, RNN, YOLO, Faster R-CNN
Оптимизация моделей для встроенных систем и edge-устройств
Работа с большими данными и аннотацией изображений
Знание методов 3D-визуализации и стереозрения
Опыт интеграции решений машинного зрения в промышленные и робототехнические системы

Опыт работы

Инженер по машинному зрению
АО «ТехИнновации», Москва | июнь 2021 – настоящее время

Разработка системы автоматического контроля качества продукции на базе компьютерного зрения
Внедрение моделей для распознавания дефектов с точностью >95%
Оптимизация алгоритмов для работы в реальном времени на edge-устройствах
Создание и сопровождение пайплайнов обработки данных и обучения моделей
Взаимодействие с командами разработки ПО и аппаратных средств

Младший инженер по машинному зрению
ООО «РоботТек», Москва | сентябрь 2019 – май 2021

Участие в проектировании системы автоматического считывания и классификации объектов
Разработка прототипов моделей машинного обучения для анализа видео
Поддержка и тестирование алгоритмов на тестовых данных
Подготовка технической документации и отчетов

Образование
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Факультет информатики и систем управления, бакалавр, 2015–2019

Дополнительные курсы и сертификаты

«Deep Learning Specialization» — Coursera, 2020
«Computer Vision with TensorFlow» — Udacity, 2021

Языки
Русский — родной
Английский — продвинутый (Upper-Intermediate)

Личные качества
Аналитический склад ума, внимательность к деталям, умение работать в команде и под давлением сроков, постоянное стремление к развитию и освоению новых технологий.

Резюме и сопроводительное письмо: Инженер по машинному зрению