Каталог ИТ-специалистов

20 лет в разработке разнообразного ПО, более 10 лет непосредственно в проектах заказчиков из США и Европы (удалённо). Больше специализация: Java - Core Java, Hibernate, JSP, Swing, JDBC C# - .Net, Entity Framework, Windows Forms, ADO.Net, WCF, Networking Python - Scripts, Pyramid, PyOIDC, PyNum C/C++ - microcontrollers, posix, sockets/networking, STL x86 Assembeler - это как первая любовь, - навсегда Bash-scripts SQL - DDL, DML, PL/SQL, PostgreSQL, Firebird, MySQL До сих пор помню Perl, Delphi & Builder :) Есть опыт разработки под Android, iOS и Windows Mobile (~4 года в сумме) - делал ПО в области криптографии и аутентификации. Разбираюсь в цифровой электронике на уровне, достаточном для понимания функционирования и отладки программного кода MCU устройств, имею практические навыки программирования для atmega328, esp8266/esp32 (esp/idf-sdk) на C++.

Андрей — опытный IT-специалист, Golang-разработчик с 14-летним опытом работы. Он участвовал в разработке различных проектов, связанных с микросервисами, информационной безопасностью, автоматизацией производства и робототехникой. Андрей обладает широким спектром технических навыков, включая работу с Linux, разработку ПО, владение языками программирования C/C++, Golang, Java, JavaScript, Python и другими. Он также имеет опыт работы с базами данных, такими как PostgreSQL, MySQL, Oracle, и инструментами автоматизации, такими как Git, GitLab CI, Kubernetes. В своих проектах Андрей выполнял роли Golang разработчика, инженера-программиста, системного администратора и архитектора. Он работал над созданием микросервисов, разработкой драйверов ядра Linux, фреймворков для планирования и других проектов.

Языки программирования • Продвинутое знание современного C++. • Уверенное знание Java, Python, C, SQL. • Базовое знание C#, JavaScript, TypeScript, GLSL. Библиотеки и фреймворки • Активно использую: STL, Qt, SciPy, NumPy. • Работал с: Boost, React, ExpressJS, NodeJS, Unity, Android NDK, Vulkan, OpenGL, OpenCL, Nginx. Инструменты разработки • В постоянном пользовании: VS:Code, PVS-Studio, CMake, Git. • Периодически использую: Visual Studio, GDB, VM’s. Теоретические знания • Продвинутые знания: высшая математика (статистика, мат. анализ, линейная и тензорная алгебра, диф. алгебра), физика, численные методы анализа данных. • Уверенные знания: алгоритмы, структуры данных.

Я работаю QA инженером шестнадцать лет. Участвовала во многих проектах в качестве обычного тестировщика и руководителя QA. Знакома со всеми этапами жизненного цикла тестирования. Я бы назвала себя тестером, ориентированным на результат, привыкла нести ответственность за качество продукта. Считаю важной частью работы анализ существующих тестов, оптимизацию процесса тестирования, поиск новых возможностей расширить покрытие без увеличения времени тестирования. Всегда рада возможности учиться новым технологиям, поэтому последнее время погрузилась в мобильное тестирвоание.

Разработчик с 5 годами опыта. Было реализовано более 6 успешных проектов. Разработчик обладает такими навыками как внимательность к деталям, ответственность, способность работать как одному, так и в команде

Black box testing Test case SoapUI Selenium Webdriver Web-service testing Git Quality Control Intellij IDEA Atlassian Confluence XML Postman Integration testing TeamCity Youtrack TestRail PgAdmin Oracle VM VirtualBox Cassandra Dev Center Fitnesse MindMap Firebug Swagger PostgreSQL Cassandra JavaScript Kafka RabbitMQ ORACLE Open Openshift

В индустрии с 1994. Наибольшие компетенции в бизнес и системном анализе, архитектуре. XML (включая XSD), JSON, SQL, UML, BPMN, EPC, IDEF, ER. Отличное знание методологий разработки ПО. Знание и применение на практике Канбан, Эджайл, TOC. Владение навыками смежных специальностей: тестирование, архитектура ПО, проектирование интерфейсов.

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.