Лев Осадчий работает с Python, специализируясь на машинном обучении, парсинге, разработке телеграм-ботов, автоматизации и интеграциях через API. Разрабатывал детектор растяжений речи на основе Whisper и CatBoost, диффузионную модель для рукописного текста, читалку научных статей с переводом и озвучкой, а также чат-бота с деревом уточняющих диалогов — все проекты доступны на GitHub. При работе с неполным техническим заданием начинает с уточнения требований и определения критериев приёмки, проверяя результат на граничных и некорректных входных данных. Не принимает задачи, связанные с обходом капчи, защитой сайтов, накрутками и доступом к чужим аккаунтам.

Портфолио

Навыки и технологии: Python, Node.js, JavaScript, Flask, Express, PyTorch, NumPy, SciPy, pandas, CatBoost, Whisper, API, SSE-стриминг, Yandex SpeechKit, Yandex Translate, PDF.js.

Проекты и достижения: Кандидат разработал несколько собственных проектов, включая сбор котировок через API и анализ временных рядов, где были выявлены методы, надежные при наличии пропусков в данных. В MindGit создан чат-бот на основе LLM с деревом уточняющих диалогов, позволяющий пользователям раскрывать термины в отдельном чате. Reader AI представляет собой веб-приложение для чтения научных статей с функциями перевода и озвучивания, что обеспечивает удобство работы с англоязычными текстами. В проекте по генерации рукописного текста использована диффузионная модель, которая успешно создает текст, не встречавшийся в обучающем наборе. Также разработан детектор растяжений речи, который достиг ROC-AUC 0.90 на новых дикторах, что подтверждает его универсальность.

Достижения и признание: Все проекты кандидата имеют открытый код на GitHub, что демонстрирует его готовность делиться знаниями и опытом. Кандидат достиг значительных результатов в области машинного обучения и обработки данных, что подтверждается высокими показателями точности моделей.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version