Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Артём — backend-разработчик уровня Junior+ из Тольятти, Россия. Специализируется на веб-программировании, имеет опыт работы с Python, SQL, PostgreSQL, Git, HTML, CSS, Django, Flask, FastAPI, а также с инструментами для работы с данными, такими как Scikit-learn, Numpy и SciPy. Участвовал в разработке трёх проектов в отраслях E-commerce & Retail и AI & Robotics: - Barter Platform: разработал backend веб-приложения на Django для бартерной платформы обмена вещами с RESTful API и функциональностью регистрации пользователей, создания и управления объявлениями. - DBIM_bot: создал Telegram-бот для мониторинга цен на товары Ozon с уведомлениями об изменениях, используя Selenium, aiogram и asyncpg. - Handcrafted: разработал веб-приложение на Django для продажи изделий ручной работы с авторизацией и регистрацией пользователей, каталогом товаров, управлением корзиной и обработкой заказов.

Junior Web-разработчик из Тольятти, Россия. Специализируюсь на разработке веб-приложений с использованием Python, Django, MySQL и PostgreSQL. Владею инструментами Visual Studio Code, PyCharm, Git. Имею опыт работы с CSS, HTML, JS. Участвовал в проекте по созданию упрощённой версии интернет-магазина в роли Full-stack разработчика. В рамках проекта занимался созданием дизайна, вёрсткой сайта, разработкой моделей в админ-панели и сохранением товаров в localStorage. Проект был выполнен в рамках обучения в «IT-top» по программе «web-разработчик на Python». Закончил курс web-разработчика на Python в академии IT-top с отличными результатами. Хочу набираться опыта и двигаться дальше по карьерной лестнице. Готов приступить к работе в кратчайшие сроки.

Опытный Lead QA с более чем 3 годами управленческого опыта в организации тестирования и руководстве командами автоматизации, а также глубокой технической экспертизой. Специализируюсь на создании и оптимизации процессов автоматизированного тестирования высоконагруженных микросервисных платформ. Владею навыками построения централизованных фреймворков тестирования, применяемых в мультикомандной среде. Имею обширный опыт в проведении ручного и автоматизированного тестирования, разработке сценариев тестирования по функциональным требованиям и типовым процессам. В работе использую системы багтрекинга, такие как Jira и Redmine, и обладаю практическим опытом работы с СУБД: Oracle, PostgreSQL, MSSQL, а также MySQL. Знаком со стандартами работы XML и веб-служб, активно применяю знания Web-технологий. Свободно ориентируюсь в методологиях разработки ПО, включая Agile, Scrum и Kanban, и обладаю опытом создания тестовой документации. Применяю различные виды тестирования, от функционального и нагрузочного (Jmeter) до кроссбраузерного и регрессионного. Готов применить свой опыт и знания для обеспечения высокого качества продукта и оптимизации процессов тестирования в вашей компании. Прошёл курсы повышения квалификации: 1. ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL) 4.0 - https://app.skillsclub.com/credential/133652-106c41789b58c32e8bf172ba1ece9e0bcc20c9cd7eadb327cd5206a63327da6e 2. Microsoft Python Programming Fundamentals - https://coursera.org/share/9e2f9ba7b53624d6131d70f93b504531 3. Quality Improvement and Management - https://coursera.org/share/e82812f3bb20ae6f2a8c6be1c3d16de6

Константин — Python-разработчик уровня Middle. Специализируется на backend-разработке и имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами, включая Kubernetes, Elasticsearch, Prometheus, Grafana, RabbitMQ, SQLAlchemy, Redis, PostgreSQL, Docker, PyTest, Pandas, Matplotlib, WebSockets, Stripe, PayPal, Юкасса, REST API, Telegram API, Flask, FastAPI, Django, JSON, S3, OAuth 2.0, Pydantic. Участвовал в разработке платформы для благотворительных сборов и пожертвований, где занимался созданием API для управления транзакциями и поддержки мультивалютных операций, интеграцией с платёжными шлюзами, настройкой и оптимизацией кэширования данных через Redis, разработкой аналитических дашбордов. Также работал над проектом по наблюдению за осадком в ёмкости, где реализовал алгоритм анализа осадка и генерации GIF-анимаций с использованием OpenCV, настроил Telegram-уведомления для передачи результатов анализа. Имеет опыт разработки панели администратора для управления каталогом запчастей, создания API-эндпоинтов для работы с контекстом диалогов, внедрения RabbitMQ для асинхронной обработки данных, проведения модульного тестирования с использованием PyTest.

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Уверенный разработчик, умеет работать в команде, хорошие софт-скиллы. Силен в документации. Очень ответственный.

Языки программирования: Python, Java, SQL, PL/SQL Технологии: Oracle, PostgreSQL, Django, Docker, Kafka, GitLab, REST API, OpenCV, ONNX, Tkinter, SQLite, Selenium, BS4, Requests, Pillow, Gunicorn, Celery, FastAPI, SQLAlchemy Дополнительно: Backend development, API development, database design, system integration, code review, containerization, image processing, machine learning, web scraping, automation Oracle Forms Builder - базовое понимание принципа работы

Full-stack Developer с 4-летним коммерческим опытом. Основной стек - Python (Django, DRF, FastAPI) и React / Next.js. Разрабатываю и развиваю full-stack продукты с фокусом на backend: реализую бизнес-критичную логику, проектирую API и модели данных, интегрирую внешние сервисы, настраиваю фоновые процессы и участвую в развитии архитектуры системы. Работал над продуктами в сферах FinTech, Compliance, Risk management Logistics, HR Tech. Имею опыт разработки с нуля, развития существующих платформ, рефакторинга сложной бизнес-логики, построения тестовой инфраструктуры, сопровождения релизов, настройки CI/CD и участия в техническом развитии систем с высокими требованиями к надежности, безопасности и поддерживаемости. Имею опыт работы в командах разного размера - от solo development до кросс-функциональных команд 10+ человек - с участием в полном цикле разработки: от проработки требований и выбора технического решения до деплоя, поддержки и дальнейшего развития функциональности. Также имею опыт работы с GenAI-функциональностью: участвовал в разработке решений с использованием LLM, занимался интеграцией AI-компонентов в backend-приложения и реализацией RAG-подхода для работы с пользовательскими данными и документами.

ML-инженер. • Фреймворки — FastAPI, Gradio, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ultralytics, Hugging Face Transformers, Hydra, Airflow, MLflow, TensorRT, Triton, Apache Spark • Библиотеки — Pydantic, Pandas, SciPy, GeoPandas, llama cpp python, scikit learn, scikit image, Dataset + DataLoader, supervision, OpenCV, Pillow, fiona, Shapely, GDAL, Rasterio, Loguru • Модели / Архитектуры / Предобученные решения — YOLO (pose, seg, track), SAM2.1, HR-Net, ResNet, Mask R CNN, U Net, EasyOCR, Tesseract, BERT, SpaCy, NLTK, Llama, XGBoost, LightGBM, SVM, RF, GCN • Разметка / Аннотация данных — Label Studio, CVAT • Другое — Anaconda, Kaggle, Jupyter Notebooks, Yandex AI Studio, Docker, Git, QGIS

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

Даниил — backend-разработчик уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на разработке серверной части приложений, имеет опыт работы с большим количеством технологий и инструментов, включая Python, Django, Flask, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, Docker, Kubernetes и другие. Имеет высшее образование по специальности «Прикладная математика и информатика в экономике и управлении» и дополнительное образование в области разработки. Опыт работы на проектах: - Тензор (3 года 3 месяца) — разработка и поддержка ETL-сервиса на Python для сбора, обработки и сохранения данных о вакансиях и резюме с job-порталов. Создание парсеров и загрузчиков для взаимодействия со сторонними API и парсинга HTML. Реализация бизнес-логики для нормализации, валидации и преобразования сырых данных в единую консистентную модель. Разработка API для предоставления агрегированных данных внутренним потребителям и другим подсистемам. - Lanit-Tercom (1 год 8 месяцев) — разработка бэкенд-модулей на Python для платформы цифрового двойника, моделирующей процессы сейсморазведочных работ. Реализация ключевой бизнес-логики для симуляции и анализа геологических данных. Покрытие кода юнит-тестами с использованием библиотеки pytest. - @GPTAIChat4bot (2 месяца) — разработка высоконагруженной бэкенд-системы агрегатора нейросетевых API, предоставляющей унифицированный интерфейс для взаимодействия через Telegram-бот. Реализация системы платных подписок с многоуровневым доступом и интеграция с платёжным шлюзом YooKassa.

Глеб — Python-разработчик уровня Senior из Новозыбкова, Россия. Имеет высшее образование по специальности инженер-системный программист, окончил факультет математики и технологий программирования ГГУ им. Франциска Скорины. Обладает опытом работы на проектах в сферах Government & Public Sector, E-commerce & Retail, Realty & Constructoring. Участвовал в разработке масштабируемых информационных систем с использованием Python, Django (DRF), FastAPI. Занимался проектированием архитектуры, разработкой и поддержкой ключевых модулей и микросервисов. Принимал участие в реализации механизмов репликации, партиционирования БД, фича-флагов, outbox для событий. Организовывал интеграцию с различными сервисами и системами, включая OpenAI, AssemblyAI, OpenTelemetry, Grafana. Имеет опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, DigitalOcean, Selectel, Timeweb), CI/CD-процессами, Docker, Kubernetes. Применял асинхронные фреймворки на основе asyncio при разработке высоконагруженных микросервисов. Активно использовал принципы ООП, паттерны проектирования при разработке компонентов системы. Занимался ведением документации OAS, code docs.

Даниил — специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Имеет высшее образование по специальности «Механика и математическое моделирование» Южного федерального университета. Обладает опытом работы на проектах в отраслях Media, FinTech & Banking. Участвовал в следующих проектах: - «Рекомендательные системы»: роль — ML engineer, задачи включали создание и поддержку ML-пайплайнов, развитие сервиса рекомендаций, общение с заказчиками. - «Антифрод моделирование»: роль — Data Scientist, велась разработка и сопровождение ML-моделей для задач антифрода, проектирование и реализация автоматизированной системы для мониторинга и авторегенерации моделей. - «Кредитный скоринг»: роль — ML разработчик, разработка скоринговых моделей и систем контроля и мониторинга моделей.

4+ года опыта разработки web-приложений с использованием Python3, Django3, HTML, CSS (SCSS), JavaScript (TypeScript), React (Preact), Webpack, Bootstrap, Celery, Redis, PostgreSQL, MySQL, MSSQL, Docker. Опыт работы с Docker и docker-compose для развертывания web-приложений на сервере Ubuntu. Опыт настройки Traefik на сервере Ubuntu в качестве обратного прокси для работы нескольких проектов на одном сервере, и также для генерации SSL сертификатов для использования протокола HTTPS. Опыт работы с веб-сокетами, а именно с пакетом django-channels для реализации чата на сайте. Опыт работы с API QIWI для подключения платежной системы QIWI на сайте. Опыт настройки и работы с Celery и Redis в проекте Django для реализации отложенных задач. Опыт разработки веб-приложения на Django с использованием технологии PWA для возможности установки сайта на мобильное устройство как обычное приложение. Опыт написания компонентов на React совместно с TypeScript. Опыт настройки Webpack в Django проектах для разработки фронтенда на React и TypeScript, либо на Bootstrap.

Python-разработчик с 6,5-летним опытом в разработке высоконагруженных и сложных систем, специализируется на создании микросервисных архитектур, оптимизации производительности и интеграции с внешними системами. Опыт охватывает полный цикл разработки: от проектирования и реализации бизнес-логики до рефакторинга, оптимизации и поддержки существующих решений. Опыт включает работу над проектами в сфере онлайн-голосований, рефакторинга веб-сайтов и разработки Telegram-ботов, где успешно внедрялись новые функции, оптимизировалась производительность и обеспечивалась стабильность систем. Имеется опыт работы с кастомными решениями, такими как системы мониторинга и обработки платежей, что позволяет адаптироваться к уникальным требованиям проектов. Ключевые навыки включают: - Разработка на Python с использованием Django, Flask, FastAPI и Django REST Framework (DRF). - Работа с базами данных (PostgreSQL, MySQL, SQLite) и оптимизация запросов для повышения производительности. - Создание и поддержка микросервисов с использованием RabbitMQ, Kafka, Celery и gRPC. - Интеграция с внешними системами и обеспечение безопасности (OAuth 2.0, JWT, Sentry). - Настройка CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) и контейнеризация (Docker, Kubernetes). - Проведение код-ревью, рефакторинг и устранение технического долга.

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.