Никита Ищенко Nikita Ishchenko
Целеустремленный Unity-разработчик с подтвержденным коммерческим опытом и портфолио успешных проектов. Специализируюсь на разработке высокопроизводительных игр различных жанров (Roguelike, FPS, RTS, визуальные новеллы), с акцентом на оптимизацию и качественную архитектуру. Обладаю экспертными знаниями в области сетевых решений, оптимизации производительности и современных технологий Unity: DOTS (ECS, Burst, Job System), Unity ML, Compute Shaders и HLSL. Внедряю передовые практики разработки: сервисную архитектуру (DI), ECS-подход, современные библиотеки (VContainer, UniTask, FMOD) и эффективные системы контроля версий. Ориентирован на результат, быстро осваиваю новые технологии и методологии. Готов эффективно решать сложные технические задачи, работать в команде и вносить значимый вклад в успех проектов. Goal-oriented Unity developer with proven commercial experience and a portfolio of successful projects. I specialize in developing high-performance games of various genres (Roguelike, FPS, RTS, visual novels), with a focus on optimization and quality architecture. I have expert knowledge in networking solutions, performance optimization, and modern Unity technologies: DOTS (ECS, Burst, Job System), Unity ML, Compute Shaders, and HLSL. I implement advanced development practices: service architecture (DI), ECS approach, modern libraries (VContainer, UniTask, FMOD), and efficient version control systems. I am result-oriented, quickly learn new technologies and methodologies. Ready to effectively solve complex technical tasks, work in a team, and make a significant contribution to project success.
Подробнее о проекте Project Details
Стек проекта Project Stack
- C#, Unity
- UnityML
Процесс разработки Development Process
Разработка симуляции дрона с применением машинного обучения включает следующие технические достижения: Development of drone simulation with machine learning application includes the following technical achievements:
- Интеграция с Unity ML-Agents. Unity ML-Agents integration. Реализация системы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для автономного управления дроном. Модель обучается преодолевать сложные препятствия и выполнять маневры, адаптируясь к различным условиям окружающей среды без предварительного программирования конкретных действий. Implementation of Reinforcement Learning system for autonomous drone control. The model learns to overcome complex obstacles and perform maneuvers, adapting to various environmental conditions without pre-programming specific actions.
- Процедурная генерация окружения. Procedural environment generation. Разработка системы процедурной генерации тренировочных карт с различными уровнями сложности для обеспечения разнообразия тренировочных данных. Это позволяет модели лучше обобщать полученные навыки и эффективно действовать в непредвиденных ситуациях. Development of procedural generation system for training maps with various difficulty levels to ensure training data diversity. This allows the model to better generalize acquired skills and act effectively in unforeseen situations.
- Оптимизация гиперпараметров модели. Model hyperparameter optimization. Применение методов автоматической настройки гиперпараметров для повышения точности и эффективности обучения. Реализация системы мониторинга и анализа процесса обучения с использованием TensorBoard для визуализации ключевых метрик и оптимизации производительности модели. Application of automatic hyperparameter tuning methods to improve training accuracy and efficiency. Implementation of training process monitoring and analysis system using TensorBoard for key metrics visualization and model performance optimization.
- Реалистичная физическая модель. Realistic physics model. Создание точной физической модели дрона с учетом аэродинамических свойств, инерции и влияния окружающей среды. Модель учитывает такие факторы как сопротивление воздуха, гравитация и турбулентность, что делает симуляцию максимально приближенной к реальным условиям. Creation of accurate drone physics model considering aerodynamic properties, inertia, and environmental influence. The model accounts for factors such as air resistance, gravity, and turbulence, making the simulation as close to real conditions as possible.