Yulia Lapteva

Data Analyst at GFN.RU
  • Claim this Profile
Contact Information
us****@****om
(386) 825-5501
Location
St Petersburg, St Petersburg City, Russia, RU

Topline Score

Topline score feature will be out soon.

Bio

Generated by
Topline AI

You need to have a working account to view this content.
You need to have a working account to view this content.

Experience

    • Russian Federation
    • Computer Games
    • 1 - 100 Employee
    • Data Analyst
      • Jun 2022 - Present

      Разработка отчетов, дашбордов и аналитики. Работа в datastudio (looker studio) Анализ, исследование закономерностей, поиск ошибок в данных. Детекция аномалий во временных рядах. Разработка отчетов, дашбордов и аналитики. Работа в datastudio (looker studio) Анализ, исследование закономерностей, поиск ошибок в данных. Детекция аномалий во временных рядах.

  • Недра
    • St Petersburg, St Petersburg City, Russia
    • Computer Vision Research Engineer
      • Nov 2020 - Feb 2022

      Участие в разработке алгоритма для оптимизации портфеля на основе генетического алгоритма. Оптимизация нейронных сетей по размеру и скорости инференса. (Quantization, Pruning, Knowldge distilation) Участие в разработке алгоритма для оптимизации портфеля на основе генетического алгоритма. Оптимизация нейронных сетей по размеру и скорости инференса. (Quantization, Pruning, Knowldge distilation)

    • Singapore
    • Media Production
    • 1 - 100 Employee
    • Computer Vision Research Engineer
      • Aug 2018 - Nov 2020

      Ресерч, разработка моделей для детекции объектов, сегментации, генеративных моделей. Создание детектора логотипов (brand-agnostic) Участие в проекте Faceswap Сервинг моделей Ресерч, разработка моделей для детекции объектов, сегментации, генеративных моделей. Создание детектора логотипов (brand-agnostic) Участие в проекте Faceswap Сервинг моделей

  • Chelpipe
    • Челябинская область, Россия
    • Machine Learning Specialist
      • Nov 2017 - Aug 2018

      Built prediction models for prediction of mechanical properties of the finished product (pipe). It's based on historical data Built prediction models for prediction of mechanical properties of the finished product (pipe). It's based on historical data

Education

  • South Ural State University (SUSU)
    Bachelor's degree, Information Technology
    2013 - 2017

Community

You need to have a working account to view this content. Click here to join now