Я Стреха Сергей Александрович, Data Scientist и ML Engineer с опытом разработки и внедрения решений в области машинного обучения, компьютерного зрения и анализа данных. Проходил подготовку в рамках спортивного программирования, благодаря чему обладаю развитым алгоритмическим мышлением и навыком оптимизации сложных систем. Владею Python-стеком (PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Gymnasium, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), а также опытом проектирования REST API с использованием FastAPI, работы с базами данных (SQL, PostgreSQL), проведения EDA, построения ML/DL моделей, работы с Reinforcement Learning и контейнеризации решений через Docker и Linux/Bash.​Технические навыки​Языки программирования: Python, C++​Data Science & CV: PyTorch, Scikit-learn, OpenCV, Gymnasium, Pandas, NumPy​API & Backend: FastAPI, REST API, JSON​Базы данных & SQL: SQL, PostgreSQL​Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn​Инструменты и инфраструктура: Git, Docker, Linux, Bash​Учусь в Белорусском национальном техническом университете (БНТУ), Факультет информационных технологий и робототехники (ФИТР).​Опыт работы​Data Scientist / ML Engineer (2 года опыта)​Разработка моделей ML/DL и CV: Проектировал и обучал алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и обработки изображений с использованием Scikit-learn, PyTorch и OpenCV, добиваясь стабильного повышения точности целевых метрик.​Интеграция и API: Разрабатывал веб-сервисы и микросервисы на FastAPI для инференса моделей, проектировал REST API эндопоинты и настраивал обмен данными в формате JSON.​Работа с данными и SQL: Писал сложные SQL-запросы, проектировал структуры запросов и оптимизировал извлечение данных для аналитических пайплайнов из PostgreSQL.​EDA и предобработка данных: Проводил полный цикл разведочного анализа данных (EDA) с помощью Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn; выполнял очистку, нормализацию и генерацию признаков (Feature Engineering).​Reinforcement Learning: Разрабатывал и тестировал симуляции агентов на базе библиотеки Gymnasium и алгоритмов обучения с подкреплением (Deep Q-Learning).​Контейнеризация и деплой: Упаковывал ML/CV-сервисы и пайплайны обработки данных в Docker-контейнеры, развертывал их в среде Linux с управлением через Bash для обеспечения воспроизводимости окружения.​Контроль версий: Вел разработку с использованием Git, соблюдая стандартные процессы версионирования и документирования кода.Телеграмм: @Sekir0uНомер телефона: