Самостійна розробка end-to-end проєктів на стику backend, ML і фронтенду. Робота без зовнішнього технічного керівництва: від постановки задачі і вибору стеку до деплою.
Завершені проєкти:
Pretraining Replay — браузерний інструмент для інтерпретації процесу передтренування GPT-2-style мовної моделі на 30M параметрів. Тренування 50 000 кроків з 227 чекпоінтами (PyTorch, Kaggle T4), офлайн-пайплайн генерації артефактів (attention patterns, IncrementalPCA, probe-метрики), React-фронтенд зі скрабером і 5 видами візуалізації. Стек: PyTorch, scikit-learn, React 18, TypeScript, Vite, Tailwind, D3.
AMSG Pipeline — інструмент для виявлення аномалій у геофізичних часових рядах на базі алгоритмів стиснення даних. Інтеграції з науковими API (NASA OMNI, NOAA SWPC, USGS, NMDB), токенізація часових рядів, детекція через Normalized Compression Distance, статистична валідація через p-values і FDR-контроль. Стек: Python, zlib, REST API, NumPy.
AMSG Web — fullstack-обгортка над AMSG Pipeline. FastAPI бекенд з асинхронною job-системою і SSE-прогресом, React/TypeScript SPA з дашбордами, Docker Compose з nginx reverse-proxy, типізований API-клієнт, holdout-валідація і FDR-контроль на бекенді. Стек: FastAPI, Pydantic v2, asyncio, React 18, TanStack Query, Zustand, Plotly, Docker, nginx.
Phi Inverted-U MLP — репліка феномену перевернутої U-кривої з теорії інтегрованої інформації. Тренування MLP на логічних задачах у шумному середовищі з вимірюванням ? на різних стадіях. Статистичний аналіз залежності ? від loss через кореляцію Спірмена.
Усі проєкти з кодом і документацією: github.com/personalitytg