Try to fix cv formatting

Author: onixlas

assets/json/resume.json

@@ -20,7 +20,7 @@
       "location": "Москва, Россия",
       "url": "https://makves.ru",
       "startDate": "2023-01",
-      "summary": "<p>Проект: разработка и внедрение RAG-системы</p><p>Инструменты: LangChain, Ollama, Saiga, GigaChat, Python, HuggingFace, PyTorch, FastAPI, Ragas</p><p><ul><li>разработал и внедрил RAG-систему для автоматизации обработки запросов заказчиков</li><li>оптимизировал гиперпараметры системы с использованием библиотеки Ragas и LLM GigaChat</li></ul></p><p>Проект: создание комплексного решения для обеспечения безопасности в корпоративной сети на основе неструктурированных данных</p><p>Инструменты: python, transformers, EfficientNet, MobileNet, YOLO, PyOD, pySAD, pandas, sklearn, pytorch, lightning, catboost, numpy, matplotlib, plotly, huggingface, onnx, fastapi, uvicorn, pyinstaller, pywin32, optimum, airflow, mlflow, cvat, natasha, deeppavlov, BERT, whisper, Ollama</p>",
+      "summary": "<p>Проект: разработка и внедрение RAG-системы</p><p>Инструменты: LangChain, Ollama, Saiga, GigaChat, Python, HuggingFace, PyTorch, FastAPI, Ragas</p><ul><li>разработал и внедрил RAG-систему для автоматизации обработки запросов заказчиков</li><li>оптимизировал гиперпараметры системы с использованием библиотеки Ragas и LLM GigaChat</li></ul><br><p>Проект: создание комплексного решения для обеспечения безопасности в корпоративной сети на основе неструктурированных данных</p><p>Инструменты: python, transformers, EfficientNet, MobileNet, YOLO, PyOD, pySAD, pandas, sklearn, pytorch, lightning, catboost, numpy, matplotlib, plotly, huggingface, onnx, fastapi, uvicorn, pyinstaller, pywin32, optimum, airflow, mlflow, cvat, natasha, deeppavlov, BERT, whisper, Ollama</p>",
       "highlights": [
         "реализовал нейросетевой модуль для поиска нарушений закона о персональных данных, количество детектируемых классов увеличено с 14 до 36, accuracy top 1 увеличена до 98.9",
         "подготовил модуль для анализа содержимого отсканированных документов: поиск текста, таблиц, печатей, подписей и корпоративных бланков, количество классов увеличено с 5 до 19, [email protected] улучшен с .89 до .94",