Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Java-разработчик с практическим опытом в создании backend и full-stack pet-проектов. Разрабатывала поисковый движок с краулером, индексацией и полнотекстовым поиском, а также full-stack приложение в стиле Netflix Clone с авторизацией, ролями пользователей, CRUD-функциями и адаптивным frontend на JavaScript, HTML и CSS. Уверенно работаю с Java, Spring Boot, Spring Security, Spring Data JPA, PostgreSQL, Docker, Maven, REST API и SQL. Понимаю принципы ООП, SOLID, Clean Architecture, умею разбираться в чужом коде и доводить задачи до результата. Быстро обучаюсь, внимательно отношусь к качеству кода и люблю практические задачи, где можно применить как backend, так и общую архитектурную логику. Ищу позицию Java-разработчика с возможностью профессионально расти и работать над реальными продуктами.

Full-stack разработчик с 5+ годами коммерческого опыта в backend/frontend разработке, архитектуре и интеграциях. Специализируюсь на проектировании Web/API систем, highload backend-решений, CRM и eCommerce-интеграций. Имею опыт работы с monolith и microservices архитектурой, очередями, CI/CD, monitoring/observability и DevOps практиками. Умею быстро разбираться в legacy-коде, локализовывать сложные инциденты и выстраивать поддерживаемую архитектуру. Активно использую AI-инструменты для ускорения разработки, анализа кода и диагностики проблем.

Высшее образование - специалитет. В работе стараюсь выстраивать процессы, по возможности автоматизировать. Люблю изучать новое в любых областях знаний, больше всего интересуюсь космосом и географией. Занимаюсь дайвингом, имею лицензию дайвера-любителя.

Ключевые навыки Языки программирования: Java (опыт работы с версиями 8, 11, 17, 21), Kotlin (базовые знания, в процессе изучения). Фреймворки и библиотеки: Spring (Spring Framework, Spring Boot, Spring MVC, Spring Data, Spring Security), Hibernate (опыт работы с ORM, написание запросов, оптимизация работы с базой данных), QDSL (опыт написания типизированных SQL запросов), Angular (опыт работы с AngularJS и React на уровне Middle). Базы данных: PostgreSQL (опыт работы с базами данных, написание сложных SQL запросов, оптимизация производительности), Liquibase (управление миграциями баз данных). Инструменты и технологии: Git (опыт работы с GitLab, GitHub), Maven, Gradle (сборка и управление зависимостями), Jenkins (настройка CI/CD), Docker (контейнеризация приложений), Kafka (работа с потоковой обработкой данных), RabbitMQ (работа с очередями сообщений), Jira (управление задачами и проектами), OpenShift (опыт работы с Kubernetes Подобными платформами). Архитектура: REST API (опыт проектирования и реализации RESTful сервисов), GraphQL (базовые знания). Тестирование: JUnit (написание модульных и интеграционных тестов).

Сергей — битрикс-разработчик уровня Middle+ из Ульяновска. Имеет высшее образование по специальности «информатик-экономист» и среднее профессиональное образование по направлению «Техническое обслуживание и ремонт средств вычислительной техники и компьютерных сетей». Обладает опытом работы на различных проектах в сферах E-commerce & Retail, Manufacturing, Logistics & Transport, EdTech, LifeStyle. Участвовал в разработке интернет-магазина стройматериалов, B2B портала для дилеров, системы управления образовательным учреждением, API для сервиса аренды автомобилей, системы учёта семейного бюджета и других проектов. В рамках проектов занимался проектированием БД и архитектуры, разработкой REST API, интеграцией сервисов, настройкой кэширования, рефакторингом легаси-кода, версткой почтовых шаблонов, поддержкой и развитием существующих проектов, а также другими задачами. Владеет языками программирования C, C#, C++, JavaScript, PHP, SQL и имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами, включая Laravel, Slim, Битрикс, Doctrine, Eloquent, ORM, Elasticsearch, Redis, Symfony, Composer, Git, GitHub, GitLab, SVN, Kanban, SCRAM, Apache 2, Docker, Nginx и другими.

Строю и запускаю LLM-сервисы, RAG-пайплайны, multi-agent системы и инфраструктуру оценки качества моделей. Создал 10+ AI-продуктов с нуля — от GPU-инференса до диалоговых агентов на базе LangChain/LangGraph и n8n. Умею собирать требования с бизнеса, переводить их в технические решения и продуктивно двигаться в условиях неопределённости и слабой документации.

Data Engineer с более чем 5-летним опытом разработки и сопровождения высоконагруженных платформ обработки данных для маркетплейсов, поисковых систем, рекомендательных сервисов и AI-продуктов. Эксперт в области Python, SQL, Spark/PySpark, Apache Airflow, Data Warehouse, Data Mart, ETL/ELT, Data Quality, Observability, Data Governance и Data Platform Engineering. Имею опыт построения полного цикла обработки данных: от сбора сырых событий и потоковой обработки до подготовки витрин данных, ML-фичей, batch inference, аналитических дашбордов и сервисов для команд аналитики, Data Science и продуктовой разработки. Обладаю сильной математической подготовкой (МФТИ, ШАД), опытом участия в олимпиадном программировании и исследованиях в области машинного обучения. Языки программирования • Python • SQL • C++ • Bash Data Engineering • Apache Airflow • Apache Spark • PySpark • ETL / ELT • Data Warehouse (DWH) • Data Mart • Data Modeling • Data Quality • Data Lineage • Data Governance • Data Observability • Batch Processing • Incremental Processing • Feature Engineering • Feature Store • Batch Inference Pipelines Базы данных и хранилища • PostgreSQL • ClickHouse • Greenplum • Redis • HDFS • AWS S3 Streaming & Distributed Systems • Apache Kafka • Высоконагруженные распределенные системы • Обработка событийных данных ML/Data Platform • MLflow • Qdrant • FAISS • LangChain • LangSmith • RAG • Vector Search • Embeddings DevOps / Infrastructure • Docker • Kubernetes • CI/CD Мониторинг • Grafana • Prometheus • Superset Достижения Спортивное программирование • Codeforces — рейтинг 2150 • AtCoder — рейтинг 1950 • Полуфиналист ICPC o Диплом I степени (2019) o Диплом III степени (2021) • Победитель Всероссийской олимпиады по информатике (2018) Проекты Audio2MIDI Bot Telegram-бот для генерации фортепианных каверов по музыкальным композициям. Более 2000 активных пользователей в месяц. Dice Detection & Segmentation Bots Разработка Tele

Python Backend-разработчик с 7-летним опытом создания высоконагруженных микросервисных систем. Специализируюсь на архитектуре распределённых сервисов, асинхронной обработке данных и интеграции AI/LLM-решений. Имею практический опыт внедрения RAG-архитектур, работы с векторным поиском (Pgvector), построения event-driven систем на Kafka и оптимизации производительности PostgreSQL/ClickHouse. Участвую в проектировании архитектуры, код-ревью и наставничестве. Ищу команду, где смогу применять экспертизу в Python, микросервисах и AI-интеграциях для решения сложных инженерных задач в области управления данными и Data Governance.

QA-специалист с опытом 5 лет. Занимал позиции от стажера-тестировщика до тимлида команды тестирования численностью 10+ человек. Считаю, что обеспечение качества является одной из важнейших активностей в современном цифровом мире, поэтому для меня важно и интересно заниматься всем, что с этим связанно.

Талгат — опытный Python-разработчик, специализирующийся на разработке различных проектов. Обладает навыками работы с Git, Linux, Python3, REST API, SQL, PostgreSQL, FastAPI, Bash, Shell, IDE и другими инструментами. Имеет опыт работы в таких отраслях, как лайфстайл, e-commerce & retail, AI & Robotics, IoT и GameDev. Разрабатывал проекты по геймификации внутри компании, созданию сервиса поиска дешёвых авиабилетов, личного ассистента с искусственным интеллектом, сервиса для предоставления доступа к VPN и приложения для перенаправления сообщений в рабочих чатах компании в мессенджерах Skype и Telegram. Также участвовал в автоматизации торговли игровыми предметами Steam на торговых площадках.

Николай — Python-разработчик уровня Middle+ из Ростова-на-Дону. Специализируется на разработке backend-сервисов и API. Имеет опыт работы с PostgreSQL, RabbitMQ, Git, Docker, Elasticsearch, REST, API, JavaScript, Node.js, SQL, Bash, Linux, GitHub Actions и другими технологиями. Участвовал в проектах в отраслях FinTech & Banking, Government & Public Sector, IoT. Работал над проектом по разработке AI-агентов и автоматизации документооборота в Сбер. Занимался разработкой и сопровождением AI-агентов на Python с использованием LangGraph и LangChain для автоматизации обработки договорной документации. Также участвовал в проекте по разработке и модернизации государственных информационных систем и внутренних корпоративных решений в АО РМЦ. Разрабатывал backend-сервисы и REST API на Python 3.12, Django и Django REST Framework (DRF) для обработки контрактов и автоматизации бизнес-процессов. Ещё работал над проектом Sebbia, где занимался разработкой внутренних корпоративных сервисов и backend-части пользовательских платформ.

Опытный AI Engineer с более чем 6-летним опытом разработки и внедрения ML- и AI-решений в промышленной эксплуатации. Основная экспертиза сосредоточена в области генеративного ИИ, LLM, мультиагентных систем, RAG-архитектур и корпоративных AI-платформ. Обладает глубоким пониманием полного жизненного цикла AI-продуктов: от исследований и проектирования архитектуры до внедрения, масштабирования и сопровождения в production-среде. Имеет практический опыт построения агентных систем, платформ интеллектуального поиска, решений класса Text-to-SQL и сервисов анализа документов на базе современных языковых моделей. Занимался развитием корпоративной AI-платформы, объединяющей десятки источников данных и множество специализированных AI-агентов для различных бизнес-направлений. Участвовал в разработке мультиагентной системы проверки финансовых документов, позволяющей выявлять ошибки и аномалии в больших объемах данных. Реализовывал системы оценки качества RAG-решений и инструменты мониторинга эффективности поисковых механизмов. Имеет опыт проектирования и разработки сложных Text-to-SQL решений, позволяющих преобразовывать запросы на естественном языке в корректные SQL-запросы для крупных хранилищ данных. Отвечал за архитектурные решения, выбор технологического стека и техническое руководство небольшой командой разработки. Техническая экспертиза кандидата охватывает Python, FastAPI, LangGraph, Qdrant, Neo4j, PostgreSQL, Elasticsearch, современные инструменты для построения RAG-систем, графовые базы данных, векторные хранилища и инфраструктуру для промышленного развертывания AI-сервисов. Уверенно работает как на уровне разработки отдельных компонентов, так и на уровне проектирования комплексных распределенных решений.

Дмитрий — Senior Backend разработчик из Ставрополя с опытом работы 19 лет 10 месяцев. Специализируется на разработке серверной части приложений и сайтов. Имеет опыт работы с широким спектром технологий и инструментов, включая PHP, Symfony, Laravel, PostgreSQL, MongoDB, RabbitMQ, Docker, Kubernetes и другие. Участвовал в разработке и поддержке более чем 20 проектов различной сложности в сферах Hardware&Software, BioTech, Pharma, Health care & Sports, Manufacturing. Среди проектов — интернет-магазины, системы электронного документооборота, CRM и ERP-системы, конструктор меню, сервисы по аренде оборудования и другие. Выполнял роли разработчика, TechLead и TeamLead, занимался аналитикой требований, оценкой задач, разработкой архитектуры, настройкой инструментов анализа и проверки кода, управлением задачами команды и другими обязанностями.

▪ Разработчик программного обеспечения с более чем 5 летним опытом коммерческой разработки корпоративных приложений и стартапов ▪ Разработка и проектирование систем различной степени сложности в соответствии с техническими требованиями и поставленными задачами ▪ Знание и опыт применения основных парадигм и принципов объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, наилучших мировых практик в области разработки программного обеспечения. ▪ Создание и улучшение микро-сервисных приложений ▪ Опыт разработки с использованием облачных сервисов (AWS) ▪ Опыт использование и настройка CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins) ▪ Анализ и оптимизация существующих систем: рефакторинг кода, написание модульных и интеграционных тестов ● Умение аргументированно обсуждать архитектурные нюансы с заказчиками и смежными командами, защищать технические решения на демо и ретроспективах. ● Активное применение GitHub Copilot и Tabnine для ускорения написания CRUD-операций, шаблонов тестирования (Testcontainers, WireMock) и рефакторинга легаси-кода. Использование AI для генерации документации OpenAPI и комментариев к сложным алгоритмам. ▪ Знание принципов SOLID, DRY, ACID, Clean Code ▪ Коммуникабелен, мотивирован, быстро осваивается и погружается в текущие процессы любой команды.

• PostgreSQL • ClickHouse • Apache AirFlow • Apache NIFI • Power BI • DAX • Yandex Datalens • Python (Pandas, Numpy) • Основы DWH/ETL • GreenPlum

Лев — опытный IT-специалист, Golang-разработчик с опытом работы более трёх лет. Он обладает навыками работы с Docker, Git, Kafka, MariaDB, MongoDB, MySQL, Node.js, PostgreSQL, Redis, REST, SOLID, Solidity, 1С, Apache Kafka и другими технологиями. Лев работал над проектами в сфере подбора персонала и блокчейна. В одном из проектов он разработал сервис индексации вакансий и резюме на Manticore Search с Kafka и плагином Debezium. В другом проекте он создал backend API для криптообменника, а также разработал инструмент для предварительной продажи NFT. Ещё в одном проекте он написал логику mev-бота для торговли на DEX в сети Binance Smart Chain и разработал смарт-контракт для проведения сделок. Навыки Льва в области Golang, блокчейна и разработки высоко ценятся в IT-индустрии.

Ориентированный на результат веб-разработчик, занимающийся созданием и оптимизацией ориентированных на пользователя веб-сайтов для клиентов с различными бизнес-целями. Рассудительный и творческий подход к созданию эффективных веб-сайтов, приложений и платформ для обеспечения конкурентных преимуществ и роста доходов. Технически грамотный и аналитический специалист по решению проблем со спокойным и сосредоточенным характером.

● Более 5-ти лет опыта в тестировании web, mobile, desktop ● Высшее образование ● Опыт автоматизации тестирования frontend на Python, Java ● Опыт создания процессов тестирования с нуля ● Опыт работы банковской сфере, финтех, ЕКом, игры ● Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки ● Умение работать в команде, коммуникабельность Опыт участия в проектах: ● FinTech ● E-commerce ● Billing ● GameDev Виды тестирования: ● Функциональное тестирование ● Интеграционное тестирование ● Тестирование удобства пользования ● Тестирование нефункциональных требований ● Smoke-тестирование ● Регрессионное тестирование ● Исследовательское тестирование ● Мобильное тестирование ● A/B тестирование ● Приемочное тестирование ● Тестирование API ● Тестирование UI ● Нагрузочное тестирование

• Многопоточное программирование • Реактивное программирование • Реализация сложных вычислений и алгоритмов • Разработка высоконагруженных систем и сервисов

○ Опытный AI Engineer с более чем 6-летним опытом разработки и внедрения ML- и AI-решений в промышленной эксплуатации. ○ Основная экспертиза сосредоточена в области генеративного ИИ, LLM, мультиагентных систем, RAG-архитектур и корпоративных AI-платформ. ○ Обладает глубоким пониманием полного жизненного цикла AI-продуктов: от исследований и проектирования архитектуры до внедрения, масштабирования и сопровождения в production-среде. ○ Имеет практический опыт построения агентных систем, платформ интеллектуального поиска, решений класса Text-to-SQL и сервисов анализа документов на базе современных языковых моделей. ○ Занимался развитием корпоративной AI-платформы, объединяющей десятки источников данных и множество специализированных AI-агентов для различных бизнес-направлений. ○ Участвовал в разработке мультиагентной системы проверки финансовых документов, позволяющей выявлять ошибки и аномалии в больших объемах данных. ○ Реализовывал системы оценки качества RAG-решений и инструменты мониторинга эффективности поисковых механизмов. ○ Имеет опыт проектирования и разработки сложных Text-to-SQL решений, позволяющих преобразовывать запросы на естественном языке в корректные SQL-запросы для крупных хранилищ данных. ○ Отвечал за архитектурные решения, выбор технологического стека и техническое руководство небольшой командой разработки. ○ Значительная часть опыта связана с развитием и улучшением качества ответов больших языковых моделей. ○ Работал над задачами повышения фактической точности, снижения количества галлюцинаций, интеллектуальной маршрутизации пользовательских запросов и внедрением механизмов безопасности и модерации контента. ○ Имеет опыт обучения, дообучения и оптимизации моделей для работы под высокими нагрузками. ○ Техническая экспертиза кандидата охватывает Python, FastAPI, LangGraph, Qdrant, Neo4j, PostgreSQL, Elasticsearch, современные инструменты для построения RAG-систем, графовые базы данных

ML Engineer с более чем 4-летним опытом разработки и вывода в продакшн end-to-end ML-решений: агентные системы на LangGraph/LangChain с ReAct и tool-calling, RAG-микросервисы с гибридным поиском, классификаторы намерений и скоринг лидов на CatBoost — всё с измеримыми метриками (Accuracy до 94%, ROC-AUC 0.92, Recall@5 0.89). Специализируется на LLM-инференсе с оптимизацией под GPU (квантизация, динамическая пакетная обработка, vLLM), мультиязычном NLP (RU/ZH) и встраивании ML-пайплайнов в бизнес-процессы через FastAPI, RabbitMQ и Telegram Bot API. Отличается способностью закрывать задачу полностью — от проектирования архитектуры до мониторинга и continual retraining в продакшне, а также опытом менторинга ML-команды и работы в мультиязычной среде (русский, английский, китайский). Опыт с ИИ и автоматизацией: • Спроектировал и вывел в продакшн ReAct-агента на LangGraph + LangChain с маршрутизацией запросов через Arch-Router-1.5B и вызовом инструментов; дообучил роутер на ~4K пар «запрос → инструмент» (LoRA, синтетика + ручная разметка); достиг Accuracy 93.5% / Macro-F1 0.92. • Разработал RAG-микросервис с гибридным поиском BM25 + dense в Qdrant, эмбеддингами BGE-M3, генерацией на Qwen3-14B-Instruct (4-bit); оценка качества через RAGAS и LLM-as-Judge; Recall@5 0.89, Faithfulness 0.94. • Внедрил классификатор намерений (8 классов, BGE-M3 + CatBoost, ~8K тикетов) для автомаршрутизации обращений поддержки; Accuracy 94%, Macro-F1 0.91, p95 ~95 мс. • Реализовал скоринг лидов: эмбеддинги LaBSE-ru-turbo + табличные признаки → CatBoost; ROC-AUC 0.92, F1(High) 0.78; continual retraining по фидбеку менеджеров. • Применял Prompt Engineering, In-Context Glossary (~400 терминов), динамическую пакетную обработку по токенам и квантизацию моделей для оптимизации LLM-инференса на GPU.

Инженер-программист с более чем 4 годами опыта в backend-разработке и ML/NLP. Специализируюсь на построении ML-пайплайнов, интеграции LLM в продакшн, разработке agentic решений и high-load сервисов. Опыт охватывает полный цикл — от исследований и обучения моделей до CI/CD, мониторинга, cost-контроля и версионирования моделей, промптов, эмбеддингов и датасетов. Для повышения уровня компетенций проходил обучение в ИТМО в качестве магистранта по направлению подготовки: "Искусственный интеллект", также обмениваюсь опытом на тематических мероприятиях и дополнительно прохожу курсы.

Data Scientist с 5 годами коммерческого опыта в разработке и внедрении AI-агентов на основе LLM, RAG-систем и графовых нейросетей. Специализируюсь на: построении production-ready RAG-решений (Hybrid Search, Re-Ranking, Prompt Engineering); интеграции LLM-ботов с корпоративными системами через API и мессенджеры; структурировании неструктурированных данных (договоры, инструкции, инциденты); обработке естественного языка, графовых данных и биосигналов (ЭЭГ, eye-tracking). Победитель хакатонов «Цифровой прорыв» (УрФО, Калининград). Автор публикаций в Scopus. Успешно реализовал проекты в госсекторе, нефтегазе и стартапах — от сбора данных до продакшн-деплоя и continuous improvement.

Full-stack .NET-разработчик с более чем 6-летним опытом создания высоконагруженных масштабируемых систем в доменах финансов, логистики, здравоохранения и e-commerce. Специализируется на микросервисной архитектуре, облачных решениях Azure, CQRS и DDD. Имеет опыт интеграции с Azure OpenAI API и международными компаниями (американские NDA-проекты, британские healthcare-продукты). Участвует в архитектурных решениях, проводит code review, занимается DevOps и CI/CD.

Senior ML Engineer (Москва, опыт 4 года 7 месяцев). Экспертиза: — Разработка LLM-приложений на базе Python и Qwen/Gemini — Построение RAG и Vector Search на Qdrant — Развертывание MLOps-инфраструктуры в Kubernetes с MLflow и Airflow — Проектирование систем ранжирования и Information Retrieval на BM25 — Обучение custom encoder/decoder моделей на PyTorch Отрасли: Media, FinTech & Banking, EdTech, Information Security Сильные soft skills: — Кросс-командная коммуникация — Техническое планирование — Менторство Участвовал в проектах: — СТАРТАП (Media) — AI-first платформа автоматизации медиапродакшна, ML/MLOps Engineer. — АО "Точка Банк" (FinTech & Banking) — финтех-платформа для предпринимателей, ML Engineer. — ОАО "Банк Санкт-Петербург" (FinTech & Banking) — кредитный конвейер и управление рисками, Data Scientist / Risk Manager. — НИУ ВШЭ СПб (EdTech) — университетские образовательные курсы, ассистент преподавателя. — DataFork (Information Security) — исследовательская аналитическая платформа, стажер-аналитик.