Каталог ИТ-специалистов

- Финалист хакатона "Лидеры цифровой трансформации 2023", 5 место - Преподаю Laravel в Онлайн-школе - Опыт работы с Cloud сервисами AWS, Oracle - Опыт администрирования Linux-серверов

Повышение квалификации, курсы: 2023 MADE VK, DS 2019 coursera https://www.coursera.org/, ML, тер вер, лин алгебра Тесты, экзамены: 2019 Geekbrains Geekbrains, Python Для DS

Преподаватель физического факультета Воронежского государственного университета

Ведущий Frontend / Lead Frontend: управление командой; кроссбраузерная вёрстка; адаптивная вёрстка; разработка различных технических решений; разработка микроанимаций; работа с препроцессором Sass/LESS; общение с бэкендом по REST API; оптимизация производительности; анализ, контроль и улучшение качества кода; модульное(unit) тестирование;

Своей специализацией считаю построение фреймворков с нуля. Внедрял такие виды тестирования как: е2е, интеграционное, компонентное.

Роман — опытный QA FullStack-специалист с навыками работы в проектах FinTech & Banking. Обладает глубоким знанием языков программирования и инструментов тестирования, включая Java, OpenAPI generator, REST Assured, Kafka, Schema-registry, Postgres, Kafka-connect, Allure, JDBC, Gitlab-ci, Avro, Maven, Junit 5, Kafka-clients, Kafka-avro-serializer. Имеет опыт работы на проекте Тинькофф Центр Разработки Chrono, где он внедрил АТ и интегрировал его в процесс разработки через триггеры в пайплане. На проекте ФФЛ Роман занимался обслуживанием клиентов — физических лиц, разрабатывал фреймворк тестирования на Python и покрывал тестами REST API. Также Роман работал над автоматизацией тестирования на курсе SkillFactory и обучался основам ручного тестирования и автоматизации на курсе Academ IT School. Общая продолжительность работы Романа на проектах составляет 3 года и 2 месяца.

Я опытный Front-end разработчик, ориентированный на результат, всегда готов учиться. Обладаю знаниями во всех аспектах разработки программного обеспечения.

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично