Über
Darya ist AI/ML-Ingenieurin mit tiefgehender Spezialisierung in Computer Vision, Natural Language Processing, Large Language Models (LLMs) und generativer KI. Mit umfassender Erfahrung über den gesamten Machine-Learning-Lifecycle bringt sie eine seltene Kombination aus mathematischer Präzision, fortgeschrittenem Engineering-Know-how und praxisnaher Problemlösungskompetenz in jedes Projekt ein, das sie leitet.
Darya hat erfolgreich produktionsreife KI-Systeme für die Bereiche Einzelhandel, Trading und Enterprise-Automation entwickelt und implementiert. Sie hat multimodale Foundation-Modelle wie Qwen2.5-VL für Aufgaben mit Bild-Sprache-Kombinationen feinjustiert, Retrieval-Augmented-Generation-(RAG-)Pipelines für intelligente Dokumentensysteme erstellt und Echtzeit-Videoanalysen mithilfe modernster Erkennungs- und OCR-Frameworks umgesetzt.
Ihre technische Vielseitigkeit umfasst moderne MLOps-Tools, Generierung synthetischer Daten und skalierbare Modellbereitstellungen mit Ray Serve und Docker. Mit Leidenschaft für Experimente sowie einer starken mathematischen und forschungsbasierten Grundlage treibt Darya kontinuierlich Innovationen an der Schnittstelle von KI, Engineering und Business voran.
Technische Kompetenzen:
- Feinabstimmung und Bereitstellung multimodaler LLMs (Qwen2.5-VL, LoRA, INT8-Quantisierung)
- RAG, Prompt Engineering und LangChain-Pipelines
- Computer-Vision-Lösungen und OCR-Systeme (YOLOv11x, PaddleOCR, OpenCV)
- Skalierbare ML-Infrastruktur (Ray Serve, FastAPI, Flask, Docker)
- MLOps-Lebenszyklusautomatisierung (Apache Airflow, MLflow, Blender)
- Generierung synthetischer Daten und Bildvergrößerung für Szenarien mit geringen Datenmengen
- Videoanalyse- und Objekterkennungs-Pipelines mit Caching und Stream-Handling
- Tiefgehende angewandte Mathematik für Algorithmusdesign und Modelloptimierung