"Нужно бежать изо всех сил, чтобы оставаться на одном месте"
Льюис Кэролл
Бизнес должен уметь приспосабливаться и развиваться, чтобы оставаться конкурентоспособным. Необходимо постоянно генерировать идеи, проверять гипотезы, исследовать новые пути и учиться у пользователей. Я интересуюсь передовыми технологиями и постоянно изучаю новое. Ниже примеры моих некоммерческих проектов
  • Lean Data Science
    LeanDS — Agile Framework для управления продуктами и проектами в Data Science. А также сообщество профессионалов, которые занимаются управлением DS-проектами.
  • ChatGPT Telegram BOT
    Telegram BOT на базе ChatGPT.
    Бот использует большую языковую модель от OpenAI, предназначенную для создания текста, похожего на человеческий. Он может выполнять различные задачи, в том числе генерировать ответы на запросы пользователя, обобщать длинные фрагменты текста и завершать частично написанные предложения или абзацы. Телеграм-бот способен создавать контент для социальных сетей или веб-сайтов, а также помогать с языковым переводом.
  • AWS deepracer
    Разработала Reinforcement learning модель, которая участвовала в AWS Deepracer global racing league и выиграла полностью автономный гоночный автомобиль в масштабе 1/18. управляемого методом обучения с подкреплением.

    Участник и контрибьютор сообщества AWS DeepRacer Community
  • Приложение для проверки резюме
    Демо-инструмент CheckCv помогает проверить резюме на соотвествие вакансии. Результат выражается в баллах, по количеству которых видно, может ли кандидат претендовать на эту позицию. Например, если резюме получает оценку до 40 до 60 баллов, — есть все шансы попасть на собеседование.
    CheckCV использует модель Sentence Transformers от Hugging Face.
  • Соревнование SentiRuEval
    Со организатор SentiRuEval-2015 и SentiRuEval-2016 – международных соревнований по мониторингу репутации банков и телекоммуникационных компаний в Twitter.
    Я отвечала за разработку краудсорсинговой платформы для разметки данных, сбор и подготовку обучающих и тестовых данных, оценку систем и результатов участников, подготовку статьи с результатами соревнования.
    Все материалы конкурса можно найти на GitHub: https://github.com/mokoron/sentirueval.