As Chief Research Officer * Face recognition worldwide competition NIST FRVT 1:1 - 1st place in September 2023* Managing a cross-functional team of 50+ people with data science, data engineering, data collect & labelling and development units* Implements in-house venture building model for startup creation. As Head of NtechMed startup* Creating a medical software product, empowered by AI, and dedicated to stroke diagnostics and curation* Creating a medical software product, enabled by AI, to provide more information for heriatric professionals and longevity specialists* 7 people, ~$10mln valuation

* NIST FRVT 1:1 - 1st place in May 2021 (Face Recognition Vendor Test is the world's premier platform for comparing and evaluating face recognition algorithms)* The best face recognition algorithm, which works on 100k+ cctv cameras in Moscow and regions* Research, development and implementation of various algorithms in products in the areas of facial analysis, analysis of the human body, analysis of human behavior, etc* New research areas opened in the company, e.g. CV in Medicine* Managing a team of 15+ people* Introduction of best research and knowledge-sharing practices in the laboratory team* Successful CV internships led* Interns and juniors grown to a high professional level

Собраны команды разработки, DS и R&D;Введены agile практики для повышения продуктивности команд;Введены и настроены процессы тестирования и доставки продуктов и алгоритмов DS;Настроены коммуникации с бизнес департаментом, настроены процессы оценки пригодности проектов и необходимых для них ресурсов. Создано и выпущено несколько продуктов, в том числе NeurodataLab API Tools, позволяющий всем пользоваться технологиями компании (api.neurodatalab.dev);Основные направления продуктов: Customer Experience, Physiology, Face Analytics, Voice AnalyticsСоздано универсальное ядро для продуктов компании на базе kubernetes;Проведено множество пилотов с различными крупными компаниями, в том числе с РосБанком;В кратчайшие сроки создано несколько мини-продуктов, в том числе демонстрация технологий для конференции SLUSH, собравшая лучшие отзывы (урезанный пример: demo.neurodatalab.dev);Разработаны новые наукоемкие технологии, в том числе детектор пульса и детектор дыхания по видео. Разработаны одни из лучших в мире нейросетевых технологий, в частности классификатор эмоций на фотографии (https://psyarxiv.com/kzhds/) и детектор перебиваний в речи. Выступления на конференциях (Moscow Data Science Major) и написание статей (https://www.researchgate.net/profile/Andrey_Belyaev4)

Разработка полного цикла обработки данных с помощью нейронных сетей, поддержание работоспособности и развитие CV команды, развитие DS культуры в команде, создание собственного дата-центра.Разработана и внедрена в продакшн первая версия системы, позволяющей обрабатывать любые данные через динамический граф нейросетей (неподдерживаемый портал, использующий систему: emotionsdemo.com).Разработаны и внедрены:* Ускоренный детектор лиц* Улучшенная идентификация лиц* Нейросеть для классификации эмоций* Мультимодальная нейросеть для классификация эмоций* Система определения индекса удовлетсовренности клиента* Детектор людей* Детектор перебиваний (написана статья)

Разработка систем обработки видео на основе нейронных сетей. Разработаны: * детектор лиц * детектор глаз * детектор позы* трэкер лиц * система идентификаци по голосу* детектор смены сцен на видео.

Организация встреч с заказчиками, выявление бизнес потребностей, разработка необходимых продуктов и модулей.Разработаны и внедрены продукты для различных заказчиков:* Система идентификация для СКУД* Детекция частей автомобиля для self-driving car* Детекция номеров автомобилей и лобовых стекол для камер дорожного видеонаблюдения* Детекция автомобилей, мотоциклов, велосипедов и пешеходов для камер дорожного видеонаблюдения* Система для классификации ненормативного контента (при поддержки FASIE)

* Исследование и разработка задач машинного обучения, компьютерного зрения.* Создание прототипа вопроссно-ответной системы на основе нейронных сетей* Работа с backend и frontend для вопроссно-ответной системы

В рамках дипломной работы были созданы нейросетевые алгоритмы:* Распознавание объектов на изображении* Создание синтетических данных для видеоаналитики* Реидентификация человека по фигуреТак же были решены следующие задачи:* Сшивка изображений* Классификация изображений* Отслеживание людей в видеопотоке