Фролов Кирилл Андреевич

ООО Интеллектуальная видеоаналитика, Иннополис (08.2023 — н.в.)

Software Engineer

1. Разработка продукта для анализа изображений с камер дорожного движения

   • Выбрал архитектуру и реализовал 5 микросервисов: детекция загрязнения, оценка дорожного покрытия и др.
   • Автоматизировал оповещения через вебхуки (push-модель) при обнаружении аномалий.
   • Реализовал полный жизненный цикл: проектирование → тестирование → деплой в production.
   • Настроил мониторинг системы (latency, throughput, availability, saturation & resource), трейсинг (Sentry), что повысило observability.
   • Работал с джуниор-разработчиками: техническое руководство и сопровождение на проекте.

2. Инструмент e2e тестирования с использованием BDD

   • Спроектировал и внедрил систему на основе behave + Gherkin для core продукта.
   • Создал обёртку над gRPC API для удобного описания тестов.
   • Внедрил в CI/CD, что повысило reliability системы и дало устойчивость к регрессии.

3. Общее

   • Создал внутренние гайдлайны и документацию для legacy-продуктов, что повысило понимание продуктов внутри компании.
   • Проводил регулярные code review.
   • Провел свыше 10 технических собеседований новых python разработчкиов.

Navian Investment Group (08.2021 — 03.2023)

Data Scientist

• Построил ML-модель регрессии (MAPE 8.4%) для предсказания цен на недвижимость.
• Разработал OCR-алгоритм для извлечения площади объекта с чертежей (точность — 85%).
• Создал систему геоматчинга, увеличив точность координат объектов на 30%.
• Автоматизировал сбор и агрегацию данных по 25 000+ полигонам Великобритании.
• Разработал асинхронные серверные парсеры для недвижимости (Hemnet, Booli).
• Интегрировал ML-модуль в рекомендательную систему компании.

LinaTech, Краснодар (07.2022 — 02.2023)

Data Scientist

• Разработал веб-приложения на Python/Dash для классификации продукции по видео/изображениям.
• Реализовал загрузку пользовательских изображений и обучение моделей внутри приложения.
• Оптимизировал пайплайн обработки видео в реальном времени.
• Упаковал и задеплоил решение в Docker, внедрил на сервер совместно с DevOps-инженером.