Кравченко Мария

ML Engineer · Data Scientist

Разрабатываю AI-решения и интеллектуальные системы на базе данных — от LLM-агентов и компьютерного зрения до генеративных AI-пайплайнов для автоматизации бизнес-процессов.

О профессиональном профиле

ML Engineer с юридическим фундаментом — уникальное сочетание аналитической строгости и технической глубины.

Завершила профессиональную переподготовку в Университете Иннополис по направлению «Аналитика данных и машинное обучение» (2025). Специализируюсь на разработке end-to-end ML-решений: от предобработки данных и EDA до развертывания моделей (Streamlit, Docker, FastAPI). Глубокая экспертиза в NLP, Computer Vision, генеративных сетях и Prompt Engineering. Эффективно интегрирую юридический опыт в data-driven продукты, что повышает доверие к моделям в правовой сфере.

Образование & сертификаты

🎓 Университет Иннополис — Аналитика данных и ML (проф. переподготовка, 2025)
Ключевые модули: статистический анализ, ML-алгоритмы, нейросети, MLOps.

⚖️ Юридическое образование
Специальность 40.02.01, правовое обеспечение. Опыт работы с юридическими текстами, договорами, нормативной документацией.

📜 Профессиональные сертификаты
• Python (Middle) — сертификат Минцифры РФ
• Prompt Engineering & LLM-приложения — 2024 (RAG, цифровые двойники)
• Глубокое обучение: Computer Vision (YOLO, трансформеры)
• Поступление 2026: Бизнес-информатика (ВУЗ)

📸 Мои дипломы и сертификаты (нажмите для увеличения)

Диплом о переподготовке (Иннополис)

Сертификат Минцифры РФ

Сертификат Prompt Engineering

Диплом СПО (юриспруденция)

Технологический стек

🐍 Data Science & ML

Pandas / NumPy Matplotlib / Seaborn Plotly / Streamlit Scikit-learn XGBoost / LightGBM CatBoost SQL (PostgreSQL, SQLite) Time Series (Prophet, statsmodels)

🧠 Deep Learning

PyTorch / Lightning TensorFlow / Keras CNN (ResNet, EfficientNet) YOLOv8 / Detectron2 LSTM / GRU / Transformers HuggingFace Autoencoders / GANs

🤖 GenAI & LLM

GPT / LLaMA / Mistral RAG (LangChain, LlamaIndex) FAISS / ChromaDB Stable Diffusion / ControlNet Prompt Engineering / Fine-tuning LLM Agents (AutoGPT, CrewAI)

⚙️ MLOps & Инструменты

Docker / Docker Compose Git / GitHub Actions FastAPI / Flask Streamlit Cloud Weights & Biases MLflow Airflow (basic)

Портфолио проектов

🩺 Прогнозирование диабета 2 типа у женщин

Streamlit · Pandas · Scikit-learn · XGBoost · SHAP · Docker

Выпускной проект в Иннополисе: дашборд для медицинского скрининга. На основе датасета PIMA Indians Diabetes и дополнительных данных разработана модель прогноза (ROC-AUC 0.91). Реализована интерпретация через SHAP, анализ факторов риска. Веб-приложение позволяет загружать показатели и получать вероятностный прогноз с объяснением. Проект демонстрирует end-to-end пайплайн: EDA, балансировка классов, валидация, развертывание в Streamlit Cloud.

🔗 Ссылка на проект (демо / GitHub)

* замените # на реальную ссылку на ваш репозиторий или стримлит-приложение

⚖️ Legal Twin — цифровой двойник юриста

LLM (GPT / LLaMA) · RAG · LangChain · FAISS · Streamlit

Чат-бот для юридических консультаций на основе retrieval-augmented generation. Загружаются нормативные документы и судебная практика, семантический поиск + генерация ответов с цитированием источников.

🖼️ Обнаружение объектов на аэроснимках (YOLOv8)

Computer Vision · PyTorch · YOLOv8 · Albumentations

Обучение модели детекции зданий и транспорта на спутниковых снимках, достигнута mAP@0.5 = 0.82. Модель интегрирована в FastAPI-сервис.

🎨 Нейро-генерация и анимация контента

Stable Diffusion · ControlNet · ComfyUI · Deforum

Пайплайн для нейрофотосессий и анимации изображений: генерация портретов в заданном стиле с сохранением структуры лица, создание видео-последовательностей для креативных задач.

Контакты

Открыта для роли ML Engineer / Data Scientist и интересных исследовательских проектов.

📩 maria.kravchenko@ml-resume.com

💬 Telegram: @maria_ml_engineer

🐙 github.com/mariamlprojects

🔗 LinkedIn

📄 Скачать резюме (PDF)

* для настоящего PDF-файла замените ссылку в JavaScript ниже