Павел Д. Python разработчик, Lead

Более 5-х лет в области python разработки и смежных технологий. Обладает хорошими аналитическими и коммуникативными навыками. Ориентирован на результат, способен быстро осваивать новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

Более 7 лет опыта работы в сфере IT, включая разработку Python и смежных технологий. Сильные знания в следующих областях: Python, Django, Django REST framework, Flask, Celery, управление сервером Linux, процессах и методологиях разработки программного обеспечения. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт работы в роли тимлида.

Более 9 лет опыта работы в сфере IT, включая разработку Python и смежных технологий. Сильные знания в следующих областях: Python, Django,SQL, Bash, Celery, управление сервером Linux. Имеет опыт работы в качестве Тимлида.

5 лет коммерческой разработки на Python ● Умение писать повторно используемый код ● Опыт работы с AWS ● Практическое использование DRY и SOLID ● Проектирование архитектуры MVC ● Понимание SQL ● Разработка RESTful API ● Автоматизированное тестирование

Более 4-х лет опыта работы с Python, JS и TS ● Отличные знания Python ● Написание повторно используемого кода ● Практическое использование DRY и SOLID ● Проектирование чистой архитектуры ● React.js фреймворк ● Django, DRF, FastApi фреймворки ● Углубленное понимание SQL ● Проектирование RESTful APIs ● Автоматизированое тестирование

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.