• Файл

Анастасія

AI engineer

Розглядає посади:
AI engineer, Python-програміст
Вік:
27 років
Місто проживання:
Дніпро
Готовий працювати:
Дистанційно

Контактна інформація

Шукач вказав телефон .

Прізвище, контакти та світлина доступні тільки для зареєстрованих роботодавців. Щоб отримати доступ до особистих даних кандидатів, увійдіть як роботодавець або зареєструйтеся.

Завантажений файл

Версія для швидкого перегляду

Це резюме розміщено у вигляді файлу. Ця версія для швидкого перегляду може бути гіршою за оригінал резюме.

ANASTASIIA KHARCHENKO
AI Engineer
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Telegram: @Kharchenko_Anastasia
Scopus ID: 57211625706
Github: KharchenkoAnastasia

SKILLS
Python, TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas, Numpy, PostgreSQL, SQL, Docker, GitHub Actions, Label Studio,
Ruff, Pytest, Mypy, LLM, RAG, Chroma

CERTIFICATION
2024 – 2027 TensorFlow Developer Certificate
EDUCATION
Sep 2024 – Jan 2025 ML Zoomcamp from DataTalks.Club
Jun – Sep 2024 Mentoring program from Vona Tech Community
Jul – Sep 2023 ML Bootcamp Ukraine from Google
2016 – 2022 National University "Zaporizhzhia Polytechnic"
Master | Bachelor | Software engineering

WORK EXPERIENCE
Dec 2025 – Feb 2026 Python AI Internship, Meduzzen
Developed AI assistant with RAG architecture using OpenAI APIs
Integrated embeddings and vector search for context-aware responses
Implemented tool-calling, async processing, and structured prompt design
Improved response quality through similarity thresholds and fallback strategies
Mar 2022 – Dec 2025 Content Analyst, Jiji
• Reviewed and verified user-submitted listings
Collected, structured and analyzed user behavior data
Created detailed reports highlighting trends, anomalies and potential risks
Jul – Oct 2023 Data Science Intern, Lemberg Solutions
Processed and analyzed sensor data (accelerometer, gyroscope): artifact removal,
normalization, and signal filtering. Built and labeled a high-frequency dataset and
developed ML models (accuracy up to 0.85). Compared feature-selection methods and
evaluated performance metrics.

PERSONAL PROJECT
Ship segmentation
Developed a U-Net based deep learning model to perform binary segmentation of ships in satellite images as part
of the Kaggle Airbus Ship Detection Challenge
Tech stack: TensorFlow, Scikit-Learn, Numpy, Docker, GitHub Actions
Github: Airbus-Ship-Detection

ACHIEVEMENTS
15 scientific publications in Scopus, h-index=5
3rd place in the All-Ukrainian competition of student scientific works in the specialty "Computer Science"
2020/2021 for the research paper "Modified genetic algorithm to determine the location of the distribution power
supply networks in the city"

Схожі кандидати

Усі схожі кандидати

Кандидати у категорії


Порівняйте свої вимоги та зарплату з вакансіями інших підприємств: