04/26/2026 updated
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AI/ML Engineer | Machine Learning & Computer Vision
Astana, Kazakhstan
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Bachelor's Degree in Astana IT University (Smart Technologies) Artificial IntelligenceComputer VisionPython (Programming Language)Machine LearningOpenCVTensorFlowData ProcessingPyTorchRandom ForestDeep LearningKeraspandasScikit LearnMachine Learning OperationsArtificial Intelligence Markup Language (AIML)
Machine Learning & Deep Learning
Einsatz von ML- und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras und Scikit-learn zur Entwicklung skalierbarer Modelle, einschliesslich CNN, RNN/GRU und GNN, fuer industrielle und analytische Anwendungen.
Computer Vision
Anwendung von OpenCV und YOLO zur Entwicklung automatisierter Defekterkennungssysteme, inklusive vollstaendiger Pipelines fuer Vorverarbeitung, Feature-Extraktion und Inferenz in Fertigungsumgebungen.
Python-Programmierung
Entwicklung von Python-basierten Loesungen fuer Datenanalyse, maschinelles Lernen, OSINT-Tools sowie IoT-Simulationssysteme mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Flask und Streamlit.
Cybersecurity & Anomalieerkennung
Aufbau von ML-Pipelines zur Erkennung von Cyber-Angriffen wie DDoS und PortScan unter Verwendung von DNN, Random Forest und SVM, mit Einsatz von SHAP fuer Modellinterpretierbarkeit.
Zeitreihenanalyse & Prognose
Entwicklung GRU-basierter Zeitreihenmodelle zur Aktienkursprognose, inklusive Feature Engineering mit technischen Indikatoren und Leistungsbewertung mittels RMSE und MSE.
Graph Neural Networks (GNN)
Design von Graph Neural Networks zur Optimierung von PID-Parametern, Integration von Systemtopologien in den Lernprozess und Anwendung der Lyapunov-Stabilitaetstheorie fuer robuste Regelung.
IoT-Systementwicklung
Simulation von IoT-Sensorkommunikation ueber HTTP-Protokolle, Entwicklung eines Flask- und SQLite-Backends sowie eines Streamlit-Dashboards fuer Echtzeit-Monitoring.
OSINT & Datenextraktion
Entwicklung Python-basierter Tools fuer Datensammlung, Parsing, Filterung und strukturierte Datenextraktion mit Fokus auf Automatisierung und investigative Workflows.
Tools & Datenverarbeitung
Einsatz von Pandas, NumPy, SQL, Git, Flask und Streamlit fuer Datenverarbeitung, Versionskontrolle und Entwicklung von Web-Backends sowie interaktiven Dashboards.
Einsatz von ML- und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras und Scikit-learn zur Entwicklung skalierbarer Modelle, einschliesslich CNN, RNN/GRU und GNN, fuer industrielle und analytische Anwendungen.
Computer Vision
Anwendung von OpenCV und YOLO zur Entwicklung automatisierter Defekterkennungssysteme, inklusive vollstaendiger Pipelines fuer Vorverarbeitung, Feature-Extraktion und Inferenz in Fertigungsumgebungen.
Python-Programmierung
Entwicklung von Python-basierten Loesungen fuer Datenanalyse, maschinelles Lernen, OSINT-Tools sowie IoT-Simulationssysteme mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Flask und Streamlit.
Cybersecurity & Anomalieerkennung
Aufbau von ML-Pipelines zur Erkennung von Cyber-Angriffen wie DDoS und PortScan unter Verwendung von DNN, Random Forest und SVM, mit Einsatz von SHAP fuer Modellinterpretierbarkeit.
Zeitreihenanalyse & Prognose
Entwicklung GRU-basierter Zeitreihenmodelle zur Aktienkursprognose, inklusive Feature Engineering mit technischen Indikatoren und Leistungsbewertung mittels RMSE und MSE.
Graph Neural Networks (GNN)
Design von Graph Neural Networks zur Optimierung von PID-Parametern, Integration von Systemtopologien in den Lernprozess und Anwendung der Lyapunov-Stabilitaetstheorie fuer robuste Regelung.
IoT-Systementwicklung
Simulation von IoT-Sensorkommunikation ueber HTTP-Protokolle, Entwicklung eines Flask- und SQLite-Backends sowie eines Streamlit-Dashboards fuer Echtzeit-Monitoring.
OSINT & Datenextraktion
Entwicklung Python-basierter Tools fuer Datensammlung, Parsing, Filterung und strukturierte Datenextraktion mit Fokus auf Automatisierung und investigative Workflows.
Tools & Datenverarbeitung
Einsatz von Pandas, NumPy, SQL, Git, Flask und Streamlit fuer Datenverarbeitung, Versionskontrolle und Entwicklung von Web-Backends sowie interaktiven Dashboards.
Experience
Professional experience0 - 5 years
Freelancer since2025
Languages
EnglishGoodRussianNative speaker
Project history
Entwicklung eines automatisierten Defekterkennungssystems fuer Fertigungsumgebungen mit OpenCV und ML-Modellen. Aufbau einer vollstaendigen Pipeline inklusive Vorverarbeitung, Feature-Extraktion und Inferenz fuer industriellen Echtzeiteinsatz.
Aufbau einer ML-Pipeline zur Erkennung von Cyber-Angriffen (DDoS, PortScan) mit DNN, Random Forest und SVM. Erreichung einer Genauigkeit von bis zu 98,5 % sowie Einsatz von SHAP fuer Modellinterpretierbarkeit.
Entwicklung eines GRU-basierten Zeitreihenmodells zur Aktienkursprognose mit Feature Engineering auf Basis technischer Indikatoren und Leistungsbewertung mittels RMSE und MSE.