Full Stack разработчик, Middle

ID 4056
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

FinTech & Banking • RnD • Social Networking
АА
Артем А.
Москва
Full Stack разработчик
Senior
3 339,64 Р/час
Amazon S3
Angular 2+
Apache 2
Bitbucket
CI/CD
Docker
Elasticsearch
Express.js
Framework7
Git
+52

Всем привет! Я Артем старший web разработчик, проживаю в Москве. С 2014 года активно занимаюсь программированием, параллельно обучался в АМИ на экономиста город Москва, на протяжении 8 лет успел добавить в свой арсенал данные языки, фреймворки, сервисы, библиотеки. [ Socket.io ] [ RabbitMq ] [ PostgreSql, Mysql ] [ Redis, Memchached ] [ Windows, Linux (Ubundu), MacOs ] [ Php, Laravel framework, Slim framework ] [ git, git flow github, bitbucket, gitlab, jira, trello ] [ Docker, nginx, appache2, pm2, CI/CD, Gitlab Runner ] [ Javascript, Typescript, Nest.js, Node.js, Express.js, Angular 2+, Vue.js, Nuxt.js ] [ ElasticSearch, RobboKassa, YandexKass, YandexSpeechKit, SberKassa, Amazon S3] Работал над многими проектами, был в роли как Full Stack, так и backend, frontend разработчика, использовал в своей практике два архитектурных решения, начинай от монолитных заканчивая до микросервисных. Стараюсь придерживаться подходам SOLID, в практике использовал Порождающие, Структурные, Поведенческие шаблоны проектирование. В свободное время посещаю спорт зал, люблю гулять кататься на велосипеде, есть мечта посетить Норвегию Швейцарию.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking
ВБ
Владимир Б.
Москва
ML разработчик
Middle+
3 116,88 Р/час
recall
logistic regression
Bert
tfidf
llm
ClickHouse
Numpy
Pandas
MVP
Celery
+25

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Подробнее