Skip to content
View ChayannFamali's full-sized avatar
🏡
Working from home
🏡
Working from home

Block or report ChayannFamali

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Maximum 100 characters, markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
ChayannFamali/README.md

Дмитрий Веселов

Data Engineer | ML/DL Specialist | Computer Vision Researcher

Telegram Email Kaggle GitHub

Профессиональная информация

Местоположение: Москва, Россия
Текущая позиция: Senior Developer @ Гринатом | Junior CV Engineer @ Финансовый университет
Опыт работы: 3+ года в Data Engineering, ETL, ML/DL и Computer Vision
Образование: Магистр прикладной математики и информатики (Финансовый университет при Правительстве РФ, 2022)
Научная деятельность: Автор публикаций в Scopus, ВАК и РИНЦ

Технические навыки

Языки программирования

  • Python, Java, C++, Go, SQL

Data Engineering & ETL

  • Apache NiFi, Apache Airflow, Apache Kafka
  • Apache Druid, Dremio, Liquibase

Базы данных

  • PostgreSQL, Elasticsearch, MongoDB, Neo4j
  • ClickHouse, Greenplum, ArenaDB

Machine Learning & Computer Vision

  • TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Keras

Backend разработка

  • Django, FastAPI, Flask, Spring Boot

DevOps и инструменты

  • Docker, Git, Linux
  • SAS, Tableau, SAP BW

Профессиональные достижения

Технические результаты

  • Оптимизация ETL-конвейера: сокращение времени загрузки 200 000 записей с 200+ до 100 секунд
  • Снижение нагрузки на базу данных на 20% через рефакторинг структур данных
  • Разработка и внедрение ETL-системы на стеке Apache NiFi + Java + ArenaDB

Научная деятельность

Ключевые проекты

Data Engineering

  • ETL-система: Разработка высокопроизводительной системы на Apache NiFi + Java + ArenaDB
  • API Gateway: Создание интеграционного слоя на Spring Boot для взаимодействия с NiFi
  • Data Pipeline: Реализация потоковой обработки данных с использованием Airflow и Kafka

Machine Learning

Computer Vision

  • Гибридные системы детекции лиц с использованием классических и нейросетевых подходов
  • Сегментация медицинских изображений для диагностики патологий
  • Системы видеоаналитики для промышленной безопасности

Профессиональное развитие

  • Deep Learning School (МФТИ, 2021-2022)
  • System Design (Karpov.Courses, 2025)
  • Deep Learning Engineer (Karpov.Courses, 2025)
  • Computer Vision (Karpov.Courses, 2025)
  • Docker Administration (Karpov.Courses, 2024)
  • Дополнительные сертификаты

Опыт работы

Senior Developer @ Гринатом (2024 - настоящее время)
Junior CV Engineer @ Финансовый университет (2023 - настоящее время)
Data Engineer @ Goodt (2021 - 2024)
Analytics Intern @ Citibank (2021)

Образование

Магистратура - Прикладная математика и информатика
Финансовый университет при Правительстве РФ (2020 - 2022)

Бакалавриат - Прикладная математика и информатика
Финансовый университет при Правительстве РФ (2016 - 2020)

Контакты


GitHub Statistics

Top Languages

GitHub Stats

Pinned Loading

  1. Application-of-generative-models-for-prediction-of-drug-molecular-compounds Application-of-generative-models-for-prediction-of-drug-molecular-compounds Public

    Данная статья является победителем Международного Салона Образования. Текст публикации доступен по ссылке: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39067

    Jupyter Notebook

  2. Reinforcement-learning-in-Trading Reinforcement-learning-in-Trading Public

    Reinforcement learning in trading and algorithmic trading is a fairly frequent example of the application of RL in practice.

    Jupyter Notebook 3

  3. AutoHR AutoHR Public

    AI-платформа автоматизации рекрутинга с интеграцией искусственного интеллекта для анализа резюме и оценки кандидатов. Система автоматически обрабатывает документы в форматах PDF/DOCX, извлекает нав…

    HTML

  4. FlappyBird-PyTorch-1.11-Reinforcement-Learning-DDQN FlappyBird-PyTorch-1.11-Reinforcement-Learning-DDQN Public

    In this project, the agent learns to play FlappyBird based on the DDQN model.

    Python

  5. Django-Store-Backend Django-Store-Backend Public

    Pet proj по созданию Backend магазина одежды с использованием Django + Redis-кэш (при помощи Докера. docker-compose up -d) + Postgresql В последствии также заливался в продакшн при помощи vds selec…

    Python