Датский Антон Константинович

Инженер-программист
ML-инженер с практическим опытом разработки систем компьютерного зрения и обработки данных в реальном времени. Специализируюсь на построении end-to-end решений: от подготовки данных и дообучения моделей до интеграции в программно-аппаратные комплексы. Имею опыт работы с нейросетями (YOLO), обработкой видеопотока, трекингом объектов и разработкой систем с жёсткими требованиями к задержкам. Интересуюсь развитием в области NLP, LLM и мультимодальных моделей.

Опыт работы

ЗАО ТПК «ЛИНКОС»
Инженер-программист
август 2024 — настоящее время
  • Собрал и разметил >15 000 изображений, дообучал YOLOv8/11/26 (2-12 классов) - поднял mAP50 с 0.68 до 0.91, inference <40 мс на GPU, <250 мс на CPU.
  • Реализовал детекцию + трекинг (KCF/CSRT), снизив потери трека на 85%.
  • Оптимизировал модель через TensorRT + INT8 - ускорил инференс на Jetson в 2.7 раза (95 → 35 мс), на Raspberry Pi в 3.65 раза (840 → 230 мс).
  • Встроил CV-пайплайн в Raspberry Pi 5 и Jetson Nano.
  • Разработал C++ модуль синхронного захвата с 3 камер с RTSP-потока (задержка <5 мс) и систему принятия решений - сократил время реакции.
  • Интегрировал решения в программно-аппаратные комплексы (Jetson Nano / RPi 5) с Docker-контейнеризацией.

Стек: Python, PyQt5, OpenCV, YOLO, C++, Raspberry Pi, Git, Betaflight/Ardupilot.

Ключевые реализованные проекты

ПО для наблюдения с компьютерным зрением
2024–н.в.
  • Разработка системы детекции и трекинга объектов на видеопотоке
  • Использование YOLO для обнаружения объектов
  • Реализация логики обработки событий в реальном времени
  • Интеграция с внешними системами управления
ПО для автономного управления дроном с компьютерным зрением
2025–н.в.
  • Разработка системы навигации на основе компьютерного зрения
  • Использование детекции и трекинга для управления
  • Интеграция с MAVLink
  • Работа в условиях нестабильной связи (РЭБ)