Каталог ИТ-специалистов

Кандидат с богатым опытом работы в интеграциях. Разносторонний опыт в предметных областях: финтех, ритейл. Занимался разработкой продукта на разных этапах: с нуля, рефакторинг, масштабирование, поддержка. Одной из сильных сторон стоит отметить интеграции связанные с базами данных.

Системный аналитик

Денис — опытный системный аналитик с более чем четырехлетним опытом работы в сфере IT. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области информационных технологий, включая работу с интеграциями, системное мышление, моделирование бизнес-процессов, а также опыт разработки и анализа требований. Денис работал над проектами в таких отраслях, как FinTech & Banking и E-commerce & Retail. В его обязанности входило взаимодействие с командой разработки, сбор и анализ требований, работа с базами данных, написание интеграционной документации, а также моделирование и описание бизнес-процессов. На проектах Денис выполнял задачи по разработке нового функционала, проектированию различных типов интеграций, доработке существующего функционала сервисов планирования и отчётности, а также занимался описанием логики работы, отрисовкой и согласованием визуальной части.

Преподаватель физического факультета Воронежского государственного университета

Языки программирования - Python, Django, FastAPI, Bitrix Библиотеки, фреймворки, технологии и сервисы - PostgreSQL Python JavaScript Django Docker RabbitMQ FastAPI Redis CMS «1С-Битрикс» PHP (OCI, Smarty), Oracle 9, XML (web-services, UDDI, SOAP, WSDL) PL/SQL, XML/HTML/DHTML/JavaScript, SSL, LDAP Операционные системы - Microsoft, Linux DBMS - PostgreSQL, RabbitMQ, PL/SQL

QA Engineer

Архитектор

Junior+ ML-инженер, специализирующийся на задачах Анализа Данных, Computer Vision, NLP.

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.

Занимается программированием с 2011 года (Школа - нынешнее время), имеет опыт работы с 2018 года в рамках дипломной работы в сфере машинного обучения и по сей день. Писал код на разных языках: Pascal, c++, c#, java, python. Предпочтение отдал последнему, на данный момент является python backend разработчиком. Навыки владения английским языком на уровне чтения документации. Опыт в проектах: Разработка desktop приложения в сфере геофизики с использованием машинного обучения. Автоматизация и проектирование бизнес процессов с использованием сервиса Bitrix24. Контроль за проведением строительных работ в режиме реального времени (django + rest) https://stroykapp.ru/ Онлайн сервис для проверки домашних работ учеников с использованием алгоритмов машинного обучения в рамках гранта МинПросвещения РФ "Quick check". Автоматизация рабочего процесса с использованием restful api для ios\android. Научно-исследовательский проект (3d моделирование) в сфере медицины с использованием Unity (c#). Имеет опыт работы со следующими технологиями на python: django, djangorestframework, celery, numpy, pandas, openpyxl (и др. библиотеки для формирования документов), Scikit-learn, opencv, pyqt.

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)