Каталог ИТ-специалистов

- Опыт сертификации ФСТЭК, разработки документации для опытного образца. - Знание стандартов ЕСПД (ГОСТ 19; ГОСТ 19.105 - общие требования к программным документам; 19.201 - техзадание; 19.404 - пояснительная записка); ГОСТ 34* (34.602 - техзадание; 34.201 - комплектование документов), ЕСКД (ГОСТ 2). - Профессиональная работа во всех приложениях MS Office, включая MS Visio и MS Project. Структурирование документов MS Word - оглавление, перекрестные ссылки, закладки, сноски, стили. - Владение пакетом статистического анализа (Пакет Анализа) MS Excel. Списки, фильтры, сводные таблицы (pivot table), сценарии, поиск решения, диаграммы Ганта. - Знакомство с работой с Git/Github/Gitlab. - Создание и работа с документацией в AsciiDoc (MS VS Code/Atom), GOSTdown. - Работа в стандарте markdown: wiki syntax, pandoc, github. - Работа с таблицами в markdown, c редакторами md Typora, markdig, ZIM. - Создание и развитие персональных баз знаний вида "персональная википедия" с помощью Dokuwiki. - Функциональное моделирование по стандартам IDEF (методология IDEF0; IDEF3). Инфологическое моделирование по стандартам IDEF (методология IDEF1x). Диаграммы потоков данных DFD. - Навыки анализа и синтеза структур документов с помощью структурных в редакторов-аутлинеров класса ZIM (Data Science). - Опыт работы с инструментами ZIM, Pandoc, Typora, Dokuwiki, AllFusion: ERWin, BPwin, VirtualBox, Camtasia (Camtasia Studio), Ubuntu, Linux Mint, Ubuntu Server 18.04. - Знакомство (создание и трекинг задач) Atlassian Jira, Atlassian Confluence. - Работа с виртуальной машиной VMWare как АРМ по протоколу mstsc (удаленный рабочий стол, RDP). Создание и настройка виртуальных сетей VMWare. Построение домена AD для виртуальных сетей VMWare (с контроллером домена). - Опыт удаленной работы с 2021 года.

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.

Специализации и роли: Системная аналитика, Системное администрирование, DevOps, MLOps, Серверная и desktop-разработка, Архитектура систем, Интеграция систем и сервисов в гетерогенных средах (автоматизация процессов), Data Engineering (в Big Data), Математически- ёмкие решения и алгоритмы. Профессиональные кредо: Проектирование систем «сверху-вниз» оптимально в большинстве кейсов. Работа «снизу- вверх» оправдана при отсутствии входной информации или в специальных случаях (например, в задачах, которые невозможно чётко сформулировать). «Устройство, которого физически нет, но функция которого выполняется — идеальное устройство» (с) ТРИЗ. Инженерный подход — прежде всего: «Не знаешь, не уверен — не трогай, если есть альтернативные пути». Слаженная командная работа и грамотное проектирование на всех уровнях — важные факторы успеха. Наиболее выигрышная стратегия в общении — “win-win”.

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