Михайло

AI engineer

Розглядає посади:: AI engineer, ML Junior, Trainee Engineer
Вид зайнятості:: повна, неповна
Вік:: 21 рік
Місто:: Київ

Контактна інформація

Шукач вказав: ТелефонЕл. поштуМесенджер

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/16331272/

Досвід роботи

Немає досвіду роботи.

Освіта

ДУІКТ

122 Комп'ютерні науки, Штучний Інтелект, Київ
Незакінчена вища, з 2023 по 2027 (4 роки)

SUMMARY PDF
https://drive.google.com/file/d/1fN-PH5UVT3OkABvL-GWi3VfIg0NCePLC/view?usp=sharing

РЕЗЮМЕ PDF
https://drive.google.com/file/d/18SK6aGIB2Ya-5VAacIgB3mTR7paEmt45/view?usp=sharing

Додаткова освіта та сертифікати

Netforking foundation ( Hewlett Packard Enterprice, opereted by Sophela)

2025

Знання і навички

Python
SQL
Знання принципів ООП
SQLite
Комунікабельність
PostgreSQL
GitHub
Старанність
Здатність до навчання
Obsidian
Scikit-learn
NumPy
Pandas
Matplotlib
SQLAlchemy
Висока працездатність
FastAPI

Знання мов

Англійська — вище середнього

Додаткова інформація

Student
summary link PDF
https://drive.google.com/file/d/1fN-PH5UVT3OkABvL-GWi3VfIg0NCePLC/view?usp=sharing
Skills:
English: B1-B2 (Intermediate)
Libraries and frameworks: sklearn, NumPy, matplotlib, pandas, SQLite, PostgreSQL, SQLAlchemy.
Teamwork skills
Developed AI agents via API (OpenAI)
Can create simple dashboards
Worked with the following ML families:
Linear
Probabilistic (Naive Bayes)
Metric (k-nearest neighbors)
Marginal (SVM)
Centroid (k-means, KNN)
Hierarchical
Decision trees and Random Forest/Tree
Density-based DBSCAN
Gradient boosting and ensemble methods: XGBoost, LightGBM

Contact: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») WhatsApp & Signal

Резюме на українській PDF
https://drive.google.com/file/d/18SK6aGIB2Ya-5VAacIgB3mTR7paEmt45/view?usp=sharing
Навчички:
Англійська: B1-B2 Intermedia
Бібліотеки і фреймворки: sklearn, Numpy, matplotlib, pandas, SQLite, PortgerSQL, SQLalchemy.
Вміння працювати в команді
Створював AI агентів по API (OpenAI)
Можу створювати прості дашборди
Працював з такими сім’ями ML :
Лінійною
Ймовірнісною наївний Баєc
Метричною k-nn
Маргінальною SVM
Центроїдною k-means, KNN
Ієрархічною
Деревами та лісом рішень Random Forest/Tree
Щільнісною DBSCAN
Градієнтний буст та ассамблеєвий метод XGBoost, LightGBM

Контакти: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Whats App & Signal