NuIIX
EN 中

Открыт к стажировке / junior-позиции

Привет, я NuIIX

ML Engineer · AI Developer · Data Scientist

Меня зовут Максим. Я студент 4 курса СибГУТИ и занимаюсь машинным обучением на Python: от подготовки данных и обучения моделей до упаковки их в работающий сервис.

Смотреть проекты GitHub Telegram
  • ОбразованиеСибГУТИ · выпуск 2027
  • СертификатSamsung Innovation Campus
  • ЛокацияНовосибирск · UTC+7
01 / Обо мне

От данных до работающего сервиса

Мне интересно не только обучить модель, но и довести её до состояния, в котором ею можно пользоваться.

Занимаюсь машинным обучением и разработкой на Python: готовлю данные, обучаю модели, проверяю их без утечек и оборачиваю в сервисы на FastAPI.

Сейчас ищу стажировку или junior-позицию по направлениям ML Engineer, AI Developer и Data Scientist. Параллельно веду дипломную работу и делаю мобильное приложение на Flutter.

  • Transformer-модели
  • Градиентный бустинг
  • Временные ряды
  • Explainable AI
  • FastAPI
  • Docker и CI/CD
  • Безопасность API
Образование
СибГУТИ · 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» · выпуск 2027
Сертификация
Samsung Innovation Campus — «Искусственный интеллект и ML» (с отличием, 2026)
Фокус
ML-проекты, дипломная работа, мобильное приложение на Flutter
Развитие
ML/DL, backend, Kubernetes
Локация
Новосибирск · UTC+7

Machine Learning

Transformer-модели для последовательностей, градиентный бустинг (CatBoost, LightGBM), временные ряды и прогнозирование, объяснимый ИИ (attention maps), валидация без утечек данных.

Backend и MLOps

FastAPI-сервисы и REST API, Docker, Nginx, CI/CD, PostgreSQL, Redis, мониторинг на Prometheus, безопасность API (IDOR / BOLA).

02 / Проекты

Избранные работы

Две ключевые работы: от задачи и подхода до честных результатов и ограничений.

NeuralIDOR-Det

Deep Learning · Security

Поиск аномального поведения пользователей и ботов в API-трафике, в первую очередь IDOR-подобных обращений к чужим ресурсам.

Подход

Transformer Encoder анализирует последовательности вызовов API, MLP обрабатывает метаданные (IP, user_id, число запросов). Признаки объединяются через late fusion.

Autoencoder ищет неизвестные типы атак без разметки.

Объяснимость

Attention maps показывают, какие вызовы API повлияли на решение модели, поэтому результат можно проверить глазами, а не принимать на веру.

  • 0.784Accuracy
  • 0.870F1
  • 0.666ROC-AUC

Честно об ограничениях. CatBoost-baseline даёт ROC-AUC 0.893, то есть гибридная модель пока не побеждает по этой метрике. Причины и план улучшений разобраны в README проекта.

  • Python
  • Deep Learning
  • CatBoost
  • CUDA
Репозиторий →

Semantic Gardener

Obsidian plugin · NLP

Плагин для Obsidian: находит смысловые дубликаты заметок и аккуратно сводит их в атомарные концепты.

Подход

Локальные эмбеддинги (multilingual MiniLM, ONNX) считаются в Web Worker. Кластеризация идёт по косинусной близости, дубликат дополнительно проверяет Gemini (BYOK).

UX и приватность

Человек остаётся в контуре: пословный diff, принять / изменить / отклонить, откат последнего рефакторинга в один клик.

Текст хранилища не покидает машину на этапе сканирования.

  • TypeScript
  • Svelte 5
  • Transformers.js
  • ONNX
  • Gemini API
  • MIT
Репозиторий →

Другие публичные репозитории

  • py-cointracker CLI-трекер криптовалют: сбор данных с coinmarketcap.com, хранение, экспорт в CSV / JSON / XML. Python
  • Yeahub-Obsidian-Parser Разбор вопросов и подборок из Yeahub API и форматирование их для Obsidian.md. Python
  • lithology-classifier Классификация литологических типов горных пород по набору кривых каротажа. Jupyter
  • RedisTutorialProject Redis как кэш в ASP.NET Core MVC, примеры работы с БД и RESTful-сервисами. C#
  • SimpleExampleAuth Минимальный пример системы аутентификации и авторизации. C#
  • ASCII_Art_Generator Преобразование изображения в ASCII-арт. C#

Часть проектов приватна: ML-прогнозирование, FastAPI-сервисы, Flutter-приложения. Детали по запросу.

03 / Хронология

От веб-сервисов до трансформеров

  1. 2024

    C# и ASP.NET MVC

    Redis-кэширование, авторизация, консольные утилиты.

  2. 2025

    Python и инженерия данных

    Парсеры, трекинг криптоактивов, работа с API.

  3. 2026

    ML и Deep Learning

    Samsung Innovation Campus, детекция аномалий в API-трафике, Flutter и плагин для Obsidian.

04 / Стек

Технологии

Языки

  • Python
  • TypeScript
  • JavaScript
  • C#
  • C++
  • Bash
  • HTML
  • CSS

ML / Data Science

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • CatBoost
  • LightGBM
  • Pandas
  • NumPy
  • Jupyter

Backend и Web

  • FastAPI
  • .NET
  • Node.js
  • Nginx
  • Svelte
  • Vite

Базы данных и потоки

  • PostgreSQL
  • Redis
  • MongoDB
  • SQLite
  • Supabase
  • Kafka

DevOps

  • Docker
  • Kubernetes
  • Git
  • GitHub Actions
  • GitLab
  • Jenkins
  • Prometheus
  • Linux
  • CMake

Инструменты

  • VS Code
  • Obsidian
  • Figma
05 / Контакты

Давайте поговорим

Ищу стажировку или junior-позицию в ML / AI. Быстрее всего ответ приходит в Telegram. Если хочется посмотреть код, всё лежит на GitHub.

Написать в Telegram Профиль на GitHub