СЧ
Степан Ч.
Мужчина, 30 лет
Россия, Красноярск, UTC+7
Ставка
4 415,58 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 июля 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Специалист по математическому моделированию
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Степан — специалист по математическому моделированию уровня Senior. Обладает опытом в разработке и реализации проектов в области RnD.
UNVSoft. Discord Call Transcriber
Роль: разработчик.
Участвовал в проектировании модульной архитектуры с учётом масштабируемости и отказоустойчивости. Разработал компоненты системы асинхронной обработки аудио, внедрил CI/CD пайплайн с GitHub Actions.
Достижения:
- автоматизирован процесс записи и обработки разговоров;
- быстрая обработка данных;
- упрощённое управление записями;
- внедрение CI/CD-пайплайна позволило автоматизировать тестирование и развёртывание.
UNVSoft. Patient Portal
Роль: backend-разработчик.
Разработал масштабируемый REST API на Flask, реализовал OAuth 2.0 аутентификацию, настроил кеширование с использованием Redis, оптимизировал SQL-запросы.
Достижения:
- скорость обработки платежей увеличена на 30 %;
- оптимизация SQL-запросов снизила нагрузку на БД на 40 %;
- Kafka позволил на 50 % сократить задержки обработки событий.
UNVSoft. Automated Mail Sorting System
Роль: backend-разработчик.
Спроектировал архитектуру системы, разработал алгоритмы обработки документов, интегрировал систему с PostgreSQL.
Достижения:
- сокращение трудозатрат клиента с 280 человек до 4-х;
- настройка потоковой обработки данных ускорила обработку почты;
- интеграция OpenCV позволила автоматизировать распознавание документов с точностью более 92 %.
Дополнительная информация:
• Опыт линеаризации задач, формулировка целевой функции и ограничений в рамках проектов, связанных с оптимизацией процессов и распределением ресурсов.
Проекты
(5 лет 5 месяцев)
UNVSoft. Employee Scheduling Optimization System
Роль
Backend разработчик
Обязанности
Команда: 4 человека (2 Backend, 1 Data Scientist, 1 PM)
Проект: Разработка системы для автоматизации распределения задач и графиков работы сотрудников в сфере медицинского страхования, учитывающей квалификацию, доступность и потребности клиентов.
Цели проекта:
Оптимизация расписания: Создание системы, которая автоматически генерирует расписания для сотрудников, минимизируя время простоя и максимизируя использование ресурсов.
Учет квалификации: Внедрение механизма, который будет учитывать квалификацию и опыт сотрудников при распределении задач.
Гибкость расписания: Возможность изменения расписания в реальном времени в зависимости от потребностей клиентов и доступности сотрудников.
Функциональные требования:
Интерфейс для сотрудников: Разработка удобного интерфейса, где сотрудники смогут видеть свои графики, запрашивать изменения и отмечать доступность.
Аналитика и отчеты: Внедрение системы отчетности для анализа эффективности работы сотрудников и выявления узких мест в расписании.
Интеграция с существующими системами: Обеспечение совместимости с другими системами управления, используемыми в медицинском страховании.
Технологии и инструменты:
Языки программирования: Python.
Базы данных: PostgreSQL для хранения данных о сотрудниках, клиентах и расписаниях.
Фреймворки: Django для разработки веб-приложения.
Оптимизационные библиотеки: Использование OptaPlanner, SciPy, Pyomo, CVXPY, COBYLA и Ipopt для решения задач оптимизации расписания.
Этапы реализации:
Анализ требований: Сбор и анализ требований от всех заинтересованных сторон, включая сотрудников и менеджеров.
Проектирование системы: Создание архитектуры системы и проектирование пользовательского интерфейса.
Разработка и тестирование: Программирование функционала и проведение тестирования для выявления и устранения ошибок.
Внедрение: Запуск системы в эксплуатацию и обучение сотрудников.
Поддержка и обновление: Обеспечение технической поддержки и регулярное обновление системы на основе отзывов пользователей.
Достижения
Ожидается значительное сокращение времени на распределение задач и повышение эффективности работы сотрудников.
Улучшение качества обслуживания клиентов за счет более точного и быстрого реагирования на их потребности.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Python, SciPy, Cobra, Django, optaplanner, cvxpy, ipopt, pyomo
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Июль 2024 - По настоящее время
(1 год 1 месяц)
UNVSoft. Discord Call Transcriber
Роль
Разработчик
Обязанности
Команда: 5 человек (2 Backend, 1 Frontend, 1 PM, 1 QA Engineer)
Проект: Коммерческий проект для автоматической транскрибации и хранения диалогов с командой и клиентами.
Задачи:
Участвовал в проектировании модульной архитектуры с учетом масштабируемости и отказоустойчивости (Python [3.9], Docker).
Разработал компоненты системы асинхронной обработки аудио с минимальной задержкой.
Совместно с командой создал Discord-бота с помощью Discord.py [1.7], который автоматически подключается к голосовым каналам.
Реализовал функционал управления ботом через текстовые команды в сотрудничестве с Frontend-разработчиком.
Интегрировал WhisperAI для автоматического перевода аудио в текст с точностью >90%.
Участвовал в разработке алгоритма сегментации речи по спикерам.
Настроил автоматическое сохранение транскриптов в Google Drive с Google Drive API.
Разработал систему хранения транскрипций в формате .json, что упростило последующую обработку данных.
Настроил веб-интерфейс управления на Flask в сотрудничестве с Frontend-разработчиком.
Внедрил CI/CD пайплайн с GitHub Actions, что сократило время развертывания обновлений на 30%.
Покрыл ключевые модули юнит-тестами с pytest для повышения надежности кода.
Проводил линеаризацию задач, а также формулировал условия включения и блокировки функций.
Преобразовывал нелинейные задачи в линейные модели, включая разработку ограничений для активации и деактивации функций.
Проводил линеаризацию задач и построение условий для включения и блокировки функциональных зависимостей.
Проводил линеаризацию сложных систем с учетом логики включения и блокировки функциональных элементов.
Достижения
Автоматизирован процесс записи и обработки разговоров, сократив время на ведение заметок на 80%.
Быстрая обработка данных: транскрибация и сохранение текстовой версии диалога занимают <1 минуты.
Упрощенное управление записями: хранение в .json позволило легко интегрировать сервис с другими инструментами.
Внедрение CI/CD пайплайна позволило автоматизировать тестирование и развертывание, снизив количество багов на 40%.
Точность транскрибации благодаря WhisperAI достигла >90%, что минимизировало необходимость ручных исправлений
Стек специалиста на проекте
Docker, Python, GitHub Actions, Pytest, Discord, Flask, Asyncio, Google colab, Google Drive API, whisperai
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Июль 2023 - Июль 2024
(1 год 1 месяц)
UNVSoft. Patient Portal
Роль
Backend разработчик
Обязанности
Команда: 6 человек (3 Backend, 1 Frontend, 1 PM, 1 UI/UX Designer, 1 QA Engineer)
Проект: Веб-приложение для автоматизации управления пользователями медицинской страховки.
Задачи:
Проектирование и разработка backend-архитектуры.
Разработал масштабируемый REST API на Flask [2.0], с ORM-слоем на SQLAlchemy [1.4] и базой данных PostgreSQL [13].
Реализовал OAuth 2.0 аутентификацию, обеспечив безопасный доступ пользователей к системе.
Настроил кеширование с использованием Redis, что уменьшило нагрузку на базу данных.
Оптимизировал SQL-запросы в PostgreSQL, что снизило нагрузку на сервер БД на 40% и ускорило выполнение ключевых операций.
Внедрил Kafka для обработки асинхронных событий, уменьшив время отклика системы при пиковой нагрузке.
Разработал платежную инфраструктуру с интеграцией Stripe API, Cardknox API и Merchpay API.
Настроил обработку платежей, автоматические рекуррентные списания и возвраты.
Покрыл код pytest-тестами, увеличив покрытие тестами с 65% до 90%.
Настроил мониторинг ошибок и производительности через Grafana и Sentry, что сократило время на локализацию багов на 35%.
Настроил CI/CD пайплайн в GitLab CI/CD, что позволило автоматизировать деплой, снизив время развертывания релизов на 25%.
Разрабатывал методы линеаризации задач и формулировки условий управления активностью функций.
Применял методы линеаризации и построения математических моделей с условиями включения и блокировки функций.
Разрабатывал математические модели с линеаризацией процессов и формулировкой условий для управления функциональностью.
Преобразовывал задачи в линейную форму с учетом условий активации и блокировки функций в моделях.
Достижения
Достижения:
Скорость обработки платежей увеличена на 30%, благодаря оптимизированным API-запросам к платежным шлюзам.
Оптимизация SQL-запросов снизила нагрузку на БД на 40%, что позволило ускорить обработку страховых заявок.
CI/CD пайплайн ускорил релизный цикл на 25%, минимизировав время развертывания новых версий.
Kafka позволил на 50% сократить задержки обработки событий, повысив отзывчивость системы.
Мониторинг через Grafana и Sentry помог уменьшить время локализации багов на 35%, улучшив стабильность приложения.
Тестовое покрытие увеличено с 65% до 90%, что повысило надежность релизов и минимизировало количество ошибок в продакшене.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, API, Jira, Python, Postman, Grafana, Pytest, SQLAlchemy, Stripe, Sentry, Kafka, Flask, OAuth 2.0, Redis, GitLab CI/CD, cardknox, merchpay
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Октябрь 2021 - Июнь 2023
(1 год 9 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Новосибирский Государственный Университет
Специальность
Факультет информационных технологий, Кафедра ИиПО
Завершение учебы
2017 г.
