Python разработчик, Middle+

проводил cross codereview в команде; работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); в разработке стараюсь применять паттерны проектирования и соблюдать принципы SOLID оптимизировал запросы к базам данных; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; оценивал поставленные задачи по сложности выполнения и трудозатратам; развитые коммуникативные навыки;

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Уверенный разработчик, умеет работать в команде, хорошие софт-скиллы. Силен в документации. Очень ответственный.

Python-разработчик с навыками работы fullstack, носящий вирус постоянного саморазвития в смежных технологиях. Не боится брать ответственность и проявлять инициативу, автономен в работе, нацелен на результат, имеет прокачанные soft-скилы.

Виктор - опытный Python бэкенд разработчик с богатым образованием и опытом работы в веб-разработке. Его навыки включают в себя владение фреймворками Django и Flask, а также опыт работы с высоконагруженными приложениям, и ассинхронным программированием. Он также имеет опыт управления командой и широкий спектр технологических навыков, включая работу с базами данных, веб-серверами и инструментами для масштабирования. С его образованием и опытом, Виктор является искусным специалистом в области бэкенд-разработки Python.

Аналитика данных - осознанное решение для направления профессионального развития. Работаю с любыми форматами и размерами данных (языком программирования python, в MS Excel, в том числе Power Query и Power Pivot). Сбор и анализ требований к отчётам на базе BI, работа с данными: подключение к источникам, обработка данных (ETL), анализ качества данных, проверка чистоты, обогащение. Построение модели данных. Настройка вычислений для последующей визуализации на языке DAX. Настройка визуализации данных в инструментах Power BI и Tableau, Visiology. Каждый день стараюсь получать актуальную профессиональную информацию через различные курсы (Я.Практикум, Stepik, coursera, proskilling и др.), форумы (overflow, habr), github и прочие ресурсы. Профессиональная литература как спутник в решении задач. В работе использую такое программное обеспечение как: PowerBI, Visiology, SAP BO, Microsoft Excel (PowerPivot, PowerQuery), SQL (Oracle, PostgreSQL, Greenplum), Jira, Confluence, Python, OLAP-кубы.

Проектирование интеграций (БД Oracle, ABC, Hadoop, внешние источники), Проектирование юниверсов и отчетов BI (SAP BO Web Intelligence), Разработка продуктовых витрин DWH и документации Source-to-target mapping, Разбираюсь в архитектуре хранилищ данных (DWH), владею методами моделирования Data Vault, PL/pg SQL, Навыки моделирования бизнес-процессов (BPMN ), Опыт проведения демо продукта, Опыт командной разработки по методологии Agile Курсы: SAS Visual Analytics, SAS Enterprise Guide, 2017 Основные принципы Agile, 2018 Основные практики Scrum, 2018 Python для маркетологов, продактов и предпринимателей, 2021 Стратегическая аналитика, пирамида метрик, 2021 SQL в СУБД PostgreSQL, 2022 Оконные функции SQL, 2022 Проектирование интеграции с REST- API, 2022 Python backend developer, 2023

- Готовность работать по времени Мскв (8-17, 9-18) - Более 6 лет опыта в автоматизированном и ручном тестировании - Опыт написания автотестов с нуля - Опыт разработки на Java и C# - Опыт работы с тестовой документацией - Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки - Умение работать в команде, коммуникабельность, опыт общения с заказчиком Образование: - 2007—2013 Новосибирский государственный технический университет, бакалавр. Специальность: «Информатика и вычислительная техника» Английский язык: - Разговорный: Beginner, Elementary - Чтение: Pre-Intermediate - Грамматика: Beginner, Elementary

Андрей — опытный специалист уровня Senior в области Data Science. Обладает навыками работы с Python, FastAPI, PyTorch, Tensorflow, Numpy, Pandas, SciPy, а также знаниями в сфере NLP, Machine learning, Docker, Kubernetes и Git. Имеет опыт работы с SQL, Linux, MLflow и Deep Learning. Владеет языком программирования GOlang и разбирается в компьютерном зрении и нейронных сетях. Принимал участие в проекте по исследованиям и разработкам в области системного анализа и сетевого взаимодействия в роли Data Scientist. Занимался воспроизведением и проверкой гипотез из научных статей для классификации в системном анализе, разработкой систем трансляции, работой с системами обработки аудио и трансформерами. В рамках проекта по оптимизации процессов ремонта колёсных пар и мониторингу износа компонентов в роли ML-Engineer занимался разработкой и внедрением моделей временных рядов, регрессии и классификации, оптимизацией конвейеров обработки данных и интеграцией компьютерного зрения. Также работал над проектом по разработке систем обнаружения аномалий в телеметрической информации для повышения надёжности космических аппаратов в роли ML-Engeneer. Отвечал за разработку и поддержку ПО для систем управления самолётами и анализа телеметрии, прогнозирование отказов и выявление аномалий.