Каталог ИТ-специалистов

На протяжении последних 4-х лет интенсивно занимаюсь фронтенд-разработкой. Основной путь начинал с JS, позже к нему подключился React и так далее, сейчас потянуло в мобильную разработку, интересует мобильная разработка, активно изучаю Flutter, также понемногу осваиваю бэкенд (Node,SQL,Docker) ссылка на код ниже, хоть и не позиционирую себя как Fulltstack-разработчик. https://github.com/lors08-08/backend-magingstou Также интересно изучение новых фреймворков, в частности Angular, понравился подход используемый в нем после практики с другим, похожим на него фреймворком для Node - NestJs. Проходил курс от Яндекса, в рамках которого написал большое приложение Чата, акцент при котором был на использовании минимума сторонних библиотек, и реализация наиболее популярных технологий на чистом JS, подробнее о проекте на гитхабе: - https://github.com/lors08-08/WebApp-ChatPro-VanillaJs Понимаю принципы клиент-серверного взаимодействия. Хорошо знаю Git, работал с Figma, Avocode, Adobe Photoshop Успел освоить: - TypeScript - адаптивная верстка; - node, npm, webpack; - Prettier, ESLint, airbnb style guide. - REST API, Axios, JSON, CRUD; - основные новшества ES6, ES7; - Promises, замыкания, работа с объектами, асинхронный JS, работа с DOM, localStorage; - Git; - Redux/Toolkit - React; По React есть следующие навыки: - написание как классовых, так и функциональных компонентов; - хуки, стейт, работа с жизненным циклом компонента; - create-react-app, react-router, react-redux, redux-thunk; - оптимизация производительности (memo, useMemo, useCallback); - CSS modules, анимации. - Material UI, styled-components; - создание компонентов со сложной логикой;

Игорь — опытный Lead-разработчик с 10-летним опытом работы. Он специализируется на Java и смежных технологиях, таких как JavaScript, PHP, Python, Django, Laravel, React, Spring, Symfony, Docker, Kubernetes и других.

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Есть опыт в прикладном использовании и в разработке моделей машинного обучения и нейронных сетей. Работал над проектами в сфере автоматизации e-com, FinTech, гос. сектора, разрабатывал HR-сервис для IT-компании.

Опыт разработки: 5 лет Опыт работы с языками: PHP, JavaScript, HTML, CSS, LESS, Опыт работы с фреймворками: Laravel, 1C-Битрикс, Vue.js, Cordova Опыт работы с библиотеками и технологиями: MySQL, MariaDB, memcached, Redis, Elasticsearch, Backpack, Guzzle, Carbon, laravel-permission, laravel-excel, Laravel-debugbar, telescope, Intervention/image, SimpleXMLElement, TCPDF, Sypexgeo, octane, MoonShine, voyager, Vue router, Vuex, Pinia, Inertia.js, Ziggy-js, jQuery, Swiper, slick-carousel, Vanilla-lazyload, Axios, Moment.js, Также опыт работы c: Git, GitLab, RabbitMQ, Postman, Swagger, Putty, WinSCP, WSL2, google reCAPTCHA v3, WebSocket, Apache, Ubuntu

Опыт работы с RPA, CI/CD Опыт работы с микросервисной и монолитной архитектурой Умение работать в команде, коммуникабельность Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки Опыт разработки тестовой документации и оценки трудозатрат Опыт выстраивания процесса тестирования с нуля Знание гибких методологий Agile: Scrum, Kanban

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.

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