Артем

Артем Ткачук
Інженер-програміст — Python · комп’ютерний зір і машинне навчання · Java / Spring
Boot
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») · github.com/lecorrr · Нетішин, Україна

ПРОФІЛЬ
Інженер-програміст із 3-річним досвідом розробки на Java та адміністрування Oracle/MySQL на
Хмельницькій АЕС. Наразі створює програмне забезпечення для комп’ютерного зору в реальному часі
на вбудованому Linux (Python, C) у межах конфіденційних R&D-;проєктів, а також ML-продукти:
голосового помічника для покупок на базі LLM і детектори YOLO. Працює на різних рівнях стеку — від
SQL і Spring Boot до Docker та навчання моделей; англійська — C1.

ДОСВІД РОБОТИ
Розробник Python — робототехніка та комп’ютерний зір
Конфіденційні R&D-;проєкти · 2026 — дотепер

Система відстеження зору в реальному часі · 17 600 рядків Python, 314
автоматизованих тестів
• Створив конвеєр обробки в реальному часі на Python (OpenCV, NumPy): стереозахоплення, виявлення
фідуціальних маркерів із субпіксельним уточненням, оцінювання 3D-пози, тріангуляція та фільтрація
Калмана зі стабільною частотою 30 кадрів/с.

• Розробив інструменти калібрування однієї та стереокамер із покроковим захопленням даних і
автоматичними критеріями якості; перевірив їх за еталонними вимірюваннями. Розбіжність між
стереозображеннями зменшилася з 30 мм до менш ніж 1 мм.

• Реалізував рівень керування: замкнені формули оберненої кінематики, багатопотокове планування
команд і прогнозування руху з компенсацією затримки, що приблизно вчетверо зменшило похибку для
рухомих об’єктів.

• Створив браузерну панель керування (HTTP-сервер на Python, відео MJPEG, телеметрія в реальному
часі), яка винесла кодування відео за межі циклу реального часу; система обробила 320 одночасних
запитів без помилок.

• Покрив код наскрізними тестами без фізичного обладнання, використовуючи симульовані пристрої, та
застосував мутаційне тестування для виявлення слабких тестів. З’ясував, що зростання використання
пам’яті приблизно на 60 МБ/год було спричинене фрагментацією купи, а не витоком пам’яті, і виправив
проблему.

• Переніс конвеєр на другу вбудовану платформу: перебудував і додав інструментування до драйвера
ядра постачальника як зовнішнього модуля, а за допомогою ftrace та трасувальних подій прошивки
відстежив збій захоплення даних на рівнях драйвера й прошивки.

Сервіс віддаленого потокового передавання · використовується командою зі
смартфонів
• Створив сервіс для вбудованого Linux, який передає кілька джерел відео наживо та декодовані дані
пристрою до вебпанелі, адаптованої для мобільних пристроїв.

• Написав на C модуль захоплення даних реального часу та декодер протоколу; визначив правила
фреймінгу за сирими дампами, проаналізованими офлайн, і простежив пошкодження даних до відомої
помилки драйвера ядра, після чого перейшов на версію ядра з виправленням.

• Розробив ідемпотентний інсталятор на Bash, який виявляє доступні джерела, створює окремий сервіс
systemd для кожного, додає watchdog і показує заповнювачі стану для відсутніх потоків; нові інсталяції
розгортаються з Git.

Технології: Python 3, C, OpenCV, NumPy, багатопотоковість, Bash, systemd, ftrace, Docker, Git

Інженер-програміст і адміністратор баз даних
Хмельницька атомна електростанція · Нетішин, Україна · 20XX–20XX (3 роки)

• Розробляв і підтримував Java-застосунки для внутрішнього використання на станції.

Сторінка 1

• Адміністрував бази даних Oracle і MySQL: облікові записи та права користувачів, резервне копіювання,
зміни схем і оптимізацію продуктивності запитів.

• Писав SQL-запити та інтегрував бази даних із Java-застосунками.

ПРОЄКТИ
Голосовий помічник для покупок — Smaki Maki
Український сервіс доставки їжі · 2026

Замовлення голосом без використання рук українською мовою для клієнтів, які не можуть
користуватися мишею чи клавіатурою, зокрема для незрячих користувачів.

• Спроєктував монорепозиторій TypeScript на основі власноруч створених граматики та рушія діалогів:
більшість фраз обробляються миттєво й офлайн; для підключення нового сайту достатньо написати
адаптер.

• Доадаптував Qwen3-1.7B за допомогою LoRA для фраз, які не охоплює граматика; досяг точного збігу
97,5% на невідомих раніше тестових даних. Модель у форматі GGUF із 8-бітною квантизацією
обслуговується через llama.cpp за rate-limited проксі Fastify.

• Реалізував механізми приватності й безпеки: модель не отримує ім’я, телефон чи адресу та не може
оформлювати замовлення; замовлення створюється лише після точного голосового підтвердження, що
перевіряється окремими тестами.

• Створив голосову панель розширення Chrome із розпізнаванням і синтезом мовлення; журнали
фіксують кроки процесу, але не слова клієнтів.

• Зберіг реальні сторінки магазину як тестові фікстури, перевірив повний цикл купівлі на тестовій копії,
наданій керівником розробки магазину, і підготував єдиний Docker-образ із самоперевіркою для
передачі.

Технології: TypeScript, Node.js, Fastify, pnpm, esbuild, Chrome Extension API, Python, LoRA, llama.cpp, Docker

Виявлення та відстеження об’єктів
Особисті ML-проєкти · 2026

• Створив детектор дронів, птахів і гелікоптерів: об’єднав відкриті набори даних Roboflow та
переназначив класи (2 555 / 680 / 292 зображення для train / val / test); навчив YOLOv8s до mAP50 0,878
(дрон — 0,964, гелікоптер — 0,982, птах — 0,687).

• Додав відстеження BoT-SORT із ReID для збереження стабільних ID під час перекриття об’єктів;
підвищення роздільності інференсу з 640 до 1280 збільшило кількість виявлень малих віддалених
об’єктів у тестовому відео приблизно з 7 до понад 100.

• Упакував трекер у Docker-образ, що працює лише на CPU, із запускним скриптом і технічною
документацією, та розгорнув його на малопотужному ноутбуці.

• Створив детектор кольорових об’єктів на Ultralytics YOLO із синтетичними навчальними даними:
навчання триває близько 9 хвилин на RTX 4060 Ti, показник mAP50 на синтетичній валідації — 0,993;
система працює наживо з вебкамери.

Технології: Python, PyTorch, Ultralytics YOLO, BoT-SORT, Roboflow, Docker

Інтернет-магазин — Java-бекенд
Незалежний проєкт · github.com/lecorrr/comeby.site · 2025

• Розробив бекенд на Java 17 і Spring Boot 3: REST API для реєстрації та входу, каталогу товарів, кошика й
замовлень, який використовує фронтенд на HTML/CSS/JavaScript.

• Спроєктував моделі користувачів, товарів, позицій кошика, замовлень і товарних позицій у замовленні
за допомогою Spring Data JPA та Hibernate із MySQL; під час оформлення перевіряються залишки,
оновлюється склад і фіксується ціна кожного товару на момент купівлі.

• Реалізував хешування паролів BCrypt, токенізований доступ до захищених кінцевих точок і перевірки
власності, щоб користувачі могли переглядати та змінювати лише власні кошики й замовлення.

• Контейнеризував застосунок за допомогою багатостадійної збірки Docker і Docker Compose (MySQL із
перевіркою працездатності); налаштував розгортання за Traefik із HTTPS від Let's Encrypt, а фронтенд
обслуговується через Nginx.

Сторінка 2

Технології: Java 17, Spring Boot 3, Spring Web, Spring Data JPA, Hibernate, MySQL 8, Maven, Lombok, Docker, Traefik,
Nginx, Git

ВИКЛАДАННЯ
Репетитор із Python і веброзробки
Індивідуальні заняття · 2026 — дотепер

Навчаю початківця-підлітка Python і принципів роботи вебу; готую план і сценарій кожного заняття, а
також ілюстровані навчальні матеріали.

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
Мови програмування: Python, Java, TypeScript, C, SQL, Bash

Бекенд і веб: Spring Boot, Spring Web (REST), Spring Data JPA, Hibernate, Maven, Lombok, Node.js, Fastify,
HTML/CSS/JavaScript, розширення Chrome

Машинне навчання: PyTorch, Ultralytics YOLO, відстеження об’єктів (BoT-SORT, ReID), донавчання LLM
(LoRA), обслуговування квантизованих моделей через llama.cpp, синтетичні навчальні дані

Комп’ютерний зір: OpenCV (ArUco, калібрування камер, оцінювання пози, стереотріангуляція), NumPy,
фільтрація Калмана

Бази даних: Oracle, MySQL, PostgreSQL

Інфраструктура: Linux (Debian, Ubuntu, Arch), вбудований Linux, Docker, Docker Compose, Nginx, Traefik,
systemd, SSH, Git/GitHub

Інженерні практики: наскрізне тестування із симульованим обладнанням, мутаційне тестування,
багатопотоковість, профілювання пам’яті, налагодження ядра через ftrace

ОСВІТА
Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського
Вересень 2018 — червень 2022

• Ступінь магістра, комп’ютерні науки (122).

• Ступінь бакалавра, енергетичне машинобудування (142).

Військова кафедра КПІ імені Ігоря Сікорського
Жовтень 2020 — липень 2022

Підготовка офіцера запасу; звання — молодший лейтенант, командир взводу, ПЗРК (спеціальність
041900).

МОВИ
Англійська — C1 (просунутий рівень) · Українська — рідна

Сторінка 3