Каталог ИТ-специалистов

Опыт разработки более 4 года Опыт работы с языками: Java, Javascript, Typescript Опыт работы с фреймворками: Spring (Boot, Cloud, MVC, Data, Security, AOP, Integration), Java EE (JSP/JSTL, EJB, Servlets), React.js Hibernate, MyBatis Опыт работы с библиотеками и технологиями: PostgreSQL, MySQL, MSSQL, Liquibase, Redis, RabbitMQ Maven, Gradle, CI/CD, Docker, Docker Compose, QueryDSL, JUnit, Mockito, Next.js, Axios, Axios MUI, ESLint, Redux, i18next, React Router AWS, REST, Wiremock, Jasper, MapStruct, Lombok, Swagger, Quartz, Camunda Также опыт работы c: Jira, Confluence, IntelliJ IDEA, WebStorm, VSCode, GitHub, GitLab, Bitbucket, Circle CI, GitHub Actions, XML, UML

Я инженер DevOps, ориентированный на результат, с более чем 3 лет опытом работы в этой должности и еще тремя годами в качестве системного администратора. У меня есть подтвержденный опыт повышения производительности системы за счет внедрения эффективных стратегий. Как преданный своему делу профессионал, я преуспеваю в условиях совместной работы, обмена знаниями и изучения новых технологий. Моя цель - использовать свои навыки для работы в динамичной и инновационной команде.

Веб-разработчик с опытом более 5-ти лет. На данный момент специализируется на full-stack разработке, создании веб-приложений используя фреймворк Ruby on Rails. Дизайн архитектуры, прототипирование, разработка и поддержка back-end приложений и API используя Ruby on Rails и другие Ruby фреймворки, такие как: Grape, GraphQL, JSONAPI-Rails. Анализ данных, документирование и покрытие кода тестами (TDD/BDD). Развертывание и настройка инфраструктуры. Интеграция со сторонними API и сервисами. Также есть опыт разработки полного цикла веб-приложений: дизайн архитектуры, front-end и back-end разработка, автоматизированное тестирование и поддержка. Soft skills: Межличностные коммуникации Внимательность Самомотивация Выступления на публике / СМИ Лидерские качества Пунктуальность Способность к быстрому обучению

Продуктивный разработчик, который всегда рад помочь коллегам. Из всего процесса разработки большее удовольствие получает от результата, поэтому старается доводить всё до идеала. На текущий момент готов активно и аргументировано обсуждать вопросы архитектуры и качества кода, так как считает, что надежная архитектура - основа более дешевого и ускоренного достижения хороших результатов в будущем.

Основные навыки - Более 18 лет в разработке - Опыт управления командами - Наставничество, проведение 1-1 митингов - Certified AWS Solution Architect Associate - Zend certified php engineer - Отличное знание жизненного цилка проекта - Проектирование архитектуры высоконагруженных, маштабируемых приложений - Дизайн API для разного типа сервисов (мобильные, партнерские системы и тд) - Глубокое знание ООП/ООД, SOLID принципов, DRY, KISS - Проектирование баз данных, оптимизация структур (денормализация, тюнинг и тд) и sql запросов (индексы, блокировки и тд) - Код ревью, рефакторинг, оптимизация - Фреймворки (Spring, Spring Boot, Symfony 2/3/4, Codeigniter and etc ) - Проекты разных типов (крупные, стартапы, с легаси кодом) - Ориентированный на результат, открытый, командный игрок, люблю изучать новое

Артём — опытный DevOps-инженер, который успешно работает с различными технологиями и языками программирования. Он обладает глубокими знаниями в области DevOps, включая AWS, Kubernetes, Terraform, Ansible и другие инструменты. Артём имеет опыт работы на нескольких проектах в отраслях биотехнологий, фармацевтики, здравоохранения и спорта, а также электронной коммерции и розничной торговли. На своих проектах Артём занимался внедрением решений AWS, настройкой CI/CD процессов, оптимизацией расходов на облачные ресурсы, администрированием и обслуживанием среды Kubernetes, управлением версиями и жизненным циклом образов Docker. Также он имеет опыт создания инфраструктуры в облачных платформах, настройки мониторинга и обеспечения безопасности. Артём — специалист с широким кругозором и глубокими техническими знаниями, который готов к решению сложных задач в области DevOps.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.