👨‍💻
✦ Системная разработка · CV · Embedded

Привет, я Сергей

Системный разработчик: от низкоуровневого C/C++ до компьютерного зрения и кроссплатформенных приложений на Flutter.

/ about me

О себе

Системный разработчик с 10+ годами опыта. Работаю с C++, Python, C#, Go и смежными технологиями — от низкоуровневого C API до кроссплатформенных приложений на Flutter. Интересуюсь криптографией, REST/SOAP интеграциями, сетями и системным администрированием. Активно развиваюсь в области компьютерного зрения: разрабатываю и внедряю детекторы объектов — от обучения моделей до деплоя на мобильных и embedded-устройствах.
10+
лет опыта
15+
проектов в штате
3
open source проекта
чашек кофе ☕
/ portfolio

Проекты

Open source

Закрытые проекты

Detection SDK
closed source
Кроссплатформенный C++ SDK детекции и трекинга объектов с единым C API. Сменные инференс-бэкенды: ONNX Runtime, OpenVINO, OpenCV DNN, RKNN Toolkit и NOE SDK (NPU). Поддержка сетей семейств YOLOX, DAMO-YOLO, NanoDet и torchvision-детекторов, трекинг BYTE Track. Сборки под Windows, Linux (x86_64 и arm64), macOS, Android и iOS; версионированные релизы, CI и автодокументация.
C++C APIONNX RuntimeOpenVINOOpenCVRKNNNOENPU / EdgeBYTE TrackWindowsLinux x86_64 / arm64macOSAndroid NDKiOSCMakeCI/CD
Flutter Detector
closed source
Кроссплатформенное мобильное приложение (Android и iOS) реалтайм-детекции объектов с камеры: Flutter UI, на Android — переиспользуемый AAR-модуль с Kotlin API, CameraX-пайплайн и JNI-мост к нативному Detection SDK, на iOS — нативная интеграция того же SDK. Инференс на ONNX Runtime с XNNPACK, нативная конвертация кадров, оверлей детекций и трекинга поверх превью в реальном времени на мобильном CPU.
FlutterAndroidiOSKotlin / JNICameraXONNX Runtime
Исследования YOLO / DAMO-YOLO
research
Эксперименты с детекторами семейства YOLO: YOLOX и производные, DAMO-YOLO, Ultralytics, MIT YOLO. Дообучение под прикладные датасеты, квантизация и конвертация моделей для edge-инференса, сравнение архитектур по точности и скорости. Часть наработок принята в апстрим открытых проектов.
PyTorchYOLOXDAMO-YOLOEdge AI
Закрытые проекты разработаны в рамках коммерческих задач — код не публикуется, описания приведены в общем виде.
/ skills & stack

Навыки

C++ / C API
Python
Go
C#
Dart / Flutter
Kotlin / JNI
CV / Object Detection
PyTorch / ONNX
OpenSSL / ГОСТ
OpenCV
Docker
Linux / Embedded
CMake / Meson
Git / CI
/ contacts

Контакты