Pavel Solomein

sucht ein neues Team-Mitglied.

Angestellt, Data Scientist, Noventiq

Fähigkeiten und Kenntnisse

Python
SQL
Data Science
Mathematik
Docker
Analytik
Statistik
Git
Deep Learning
Künstliche Intelligenz
ML
Maschinelles Lernen
TensorFlow
PyTorch
Datenvisualisierung
Python pandas
NumPy
Maschinelles Sehen
Keras
Neuronale Netze
Statistische Analysen
R Programmiersprache
Big Data
FreeCAD
Asterisk
SAP HANA

Werdegang

Berufserfahrung von Pavel Solomein

  • Bis heute 4 Jahre und 11 Monate, seit Sep. 2020

    Data Scientist

    Noventiq

    - Computer vision system to detect and track objects at the steel factory shop floor (trains, buckets, shovels, cranes). Improved productivity and coordination between shop floors. [PyTorch OpenMMLab / YOLOX, docker] - Prototype to identify products on a supermarket shelf from images. Best accuracy achieved ~97% [PyTorch YOLOv5] - Model to detect defects of a superconductor tape with a linear camera. Random quality checks replaced with 100% automated batch inspection [TensorFlow U-NET, flask, docker]

  • 10 Monate, Mai 2021 - Feb. 2022

    Co-Founder

    Voxence

    - Co-founded FoodTech startup aiming to improve ordering experience at restaurants - Created telegram bot prototype for voice ordering at a restaurant using ML [spacy fuzzy search, google speech-to-text, django] - Established relationships with the pilot restaurant, investors and partners - Co-managed a team of 3 freelancers to release the mobile app (“Кушац” in App Store / Google Play)

  • 2 Jahre und 1 Monat, Apr. 2017 - Apr. 2019

    Data Science Consultant

    SAP

    - Consulted customers and built ML models for industries: banking, retail, manufacturing, chemical, metallurgy. Specialised in predictive quality/maintenance problems. [SAP HANA, R, SQL, pandas, sklearn, xgboost, flask, docker] - Won internal competition "SAP Innovator Challenge 2018". Assembled and managed a team of 6 colleagues to build an innovative IoT/ML/Cloud prototype solution for CrossFit [TI SensorTag, raspberry pi, MQTT, sklearn, flask, paper implementation]

  • 8 Monate, Juni 2016 - Jan. 2017

    Electronics Engineer

    Unilever

    - Modified source code of a packaging machine to analyse breakdown data, reducing stoppages by 20% - Managed a transition to breakdown root cause analysis system in factory, reducing breakdown time by 2%

Sprachen

  • Russian

    Muttersprache

  • English

    Fließend

  • German

    Grundlagen

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