Андрей Г. React разработчик, Middle

Очень высокие профессиональные хард и софт навыки у разработчика. Уровень технического руководителя/лида. Софты- команда консультируется по любым вопросам, касаемо работе на проекте, легко идет на коммуникацию, тактичен, вежлив, приятен в общении Успешный опыт управления командой, постановка задач, их контроль, оценка Участие в архитектуре и проектировании проектов. Также знаком с серверными языками Node.js, Python - Feature Flags - системы мониторинга - Zabbix, Prometheus, Sentry - опыт c Trunk-Based, итеративной разработкой - работа с legacy и умение разбираться в чужом коде - разработка frontend - React, Next.js - опыт работы с Node.js - опыт работы с Python - написание модульных и интеграционных автотестов - автоматизация сборки и тестирования - работа с Unix-системами, пользование консольными утилитами - архитектура и реализация сложных приложений на React, Next.js - хорошие знания компонентов, управления состоянием приложения, навигации, обработки ошибок

Владимир — опытный React-разработчик с навыками работы в различных отраслях, таких как EdTech, маркетинг, реклама и дизайн, телеком, электронная коммерция и ритейл, производство и городские технологии. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с библиотеками ReactJS и Redux Toolkit, адаптивную вёрстку, интеграцию с API, взаимодействие с менеджерами и backend-разработчиками, а также опыт разработки интерфейсов для различных проектов. Владимир работал над проектами, связанными с приложением для Института психоанализа, платформой для привлечения инвестиций для молодых исполнителей, разработкой разделов карт и отчётов в системе облачного видеонаблюдения, созданием и запуском промо-компании, предоставляющей пользователям удобные и функциональные интерфейсы, и другими задачами.

менторство младших разработчиков; код-ревью; оценка поставленных задач по сложности выполнения и трудозатратам базовые навыки работы с docker’ом ( работа с Docker Compose ) опыт работы с gitlab-CI ( настройка файла конфигурации ); развитые коммуникативные навыки; проведение собеседований кандидатов; реализация и настройка проект с нуля, для командной разработки;

Более 13 лет опыта разработки на Python. Отличные аналитические навыки и решения проблем. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Большой опыт управления командами разработчиков. Сильный интерес к веб-разработке и технологиям искусственного интеллекта.

Бизнес/системный аналитик с большим опытом (более 11 лет) работы в финтех, государственных и иных проектах. Имеет опыт тех. писателя. Легко погружается в новые проекты/задачи, имеет хорошие коммуникативные навыки, соблюдает этику делового общения. Навыки: ● анализ предметной области, сбор и формализация требований (бизнес-, функциональные-, нефункциональные-); ● проведение интервью, демо-презентаций, приемосдаточных испытаний, участие в обследованиях, обучение и инструктаж пользователей; ● декомпозиция процессов и детализация требований; ● прототипирование пользовательских интерфейсов; ● проведение GAP-анализа, построение матрицы RACI; ● моделирование бизнес-процессов (анализ и формирование процессов AS IS, проектирование процессов TO BE, аудит и оптимизация бизнес-процессов); ● подготовка схем и диаграмм в различных нотациях (UML, IDEF, ERD, DFD, EPC, BPMN, FLOWCHART); ● разработка, систематизация и поддержка в актуальном состоянии технической и пользовательской документации (ГОСТ19, ГОСТ 34, ЕСКД, ЕСПД, IEEE), наибольший опыт в подготовке: Техническое задание, Руководство пользователя/администратора/программиста, Программа и методика испытаний, Описаные информационного обеспечения, Общее описание системы, Описание программы, Описание применения, Пояснительная записка; ● подготовка регламентов и отчетов; ● проектирование микросервисной архитектуры (переход от монолита к микросервисам); ● проектирование интеграций: подготовка документации на интеграцию (REST, XML, JSON); ● проектирование и описание API; ● понимание основ UX/UI; ● формирование User Story, подготовка Use Cases, Test Cases; ● взаимодействие с командой в части сбора информации, необходимой для написания документации; ● управление жизненным циклом задач разработки; ● управление жизненным циклом требований (формирование, акуализация, систематизация, трассировка); ● проектирование баз данных (куализация, систематизация, трассировка); ● проектирование баз данных (концептуальное, логическое, физическое).

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.