Nizomiddin Xalilov
Backend & Computer Vision Engineer
Python va Django asosida backend tizimlar, YOLO va OpenCV yordamida esa Computer Vision yechimlarini ishlab chiqaman. Hozirda AQSH bozorida faoliyat yurituvchi logistika kompaniyasining ichki tizimlari ustida ishlayman: 500 ta yuk mashinasi va 600 ta tirkama.
Ish tajribasi
- Transport turi, rangi, USDOT, unit va tirkama raqamlarini aniqlovchi YOLOv11 modellarini o'qitdim (82–95% aniqlik, 1 500+ surat) va ularni to'siqni avtomatik boshqarish tizimiga ulab berdim.
- Fleet va asset bo'limlarini Google Sheetsdan Django platformasiga o'tkazdim: yuk mashinalari, kompaniyalar, qurilmalar, ishdan chiqqan mashinalar va undirishlar, texnik ko'rik, tirkama shartnomalari.
- Motive API asosida xavfsizlik dashboardini yaratdim: u har bir haydovchining ogohlantirishlarini jamoa u bilan so'nggi marta gaplashgan kundan boshlab sanaydi.
- Tirkamalar bo'yicha pullik yo'l to'lovlarini ijarachi kompaniyalar o'rtasida avtomatik taqsimlashni yo'lga qo'ydim — faylni yuklash kifoya.
- AQSHdagi dizel narxlari va chegirmalarini shtatlar va shoxobchalar bo'yicha tahlil qildim; Genlogs API asosida parkning haftalik harakat hisobotini tayyorladim.
- IT yordam: Windows o'rnatish va ish o'rinlarini sozlash, carrier sales ofisidagi barcha kompyuterlarga Krisp dasturini o'rnatish, texnik nosozliklarni bartaraf etish.
Saralangan loyihalar
Prostata biopsiyasi tasvirlarida saraton o'choqlarini topib, Gleason shkalasi bo'yicha darajasini aniqlaydigan YOLOv5 modeli — bitta tasvirga taxminan 0,1 soniya.
Turargohdagi 7 ta kamera, yagona tizim: transportni aniqlaydi, USDOT va unit raqamini o'qiydi, tashuvchi kompaniyani tekshiradi va to'siqni ochadi.
Veb-kamera orqali real vaqtda ko'z nisbati (Eye Aspect Ratio) hisoblanadi. Ko'z uzoq vaqt yumilib qolsa, tizim ogohlantiradi.
Restoranlar tarmog'i uchun yagona tizim: kassa, oshxona ekrani, menyu va tannarx, ombor, xodimlar, stol band qilish, bonuslar va hisobotlar — barcha filiallar uchun.
575 ta yuk mashinasi yagona xaritada, jonli rejimda: har biri qayerda, qanday tezlikda harakatlanmoqda, qaysi birida nosozlik bor yoki yoqilg'isi kam.
Ko'nikmalar
Python, Django, Django REST Framework, PostgreSQL, REST API design, Celery, Redis
YOLOv5 / YOLOv11, OpenCV, PyTorch, MediaPipe, OCR / plate recognition, RTSP stream handling
Pandas, NumPy, SQL optimisation, ETL pipelines
Linux, Docker, Nginx, Gunicorn, Networking / VPN, Windows Server
JavaScript (ES6+), HTML / CSS, Django templates
Ta'lim
Fergana State Technical University · GPA 4.5 / 5.0
Tillar
Mukofotlar
Sertifikatlar
- IELTS sertifikati Ko'rishPDF
- Bakalavr diplomi Ko'rishPDF