Гурген Е. Frontend разработчик, Senior

Senior Frontend-разработчик с 10-летним опытом, а также Lead опытом. Специализируюется на создании сложных высоконагруженных приложений с нуля. Эксперт в построении архитектуры и руководстве командами до 10 человек. Реализовал успешные проекты в FinTech, EdTech, MedTech и ConTech, демонстрируя глубокое понимание бизнес-задач. Владеет современным стеком технологий: TypeScript, React, Vue.js, GraphQL. Отличается ориентацией на результат, что подтверждается запуском MVP в сжатые сроки и значительной оптимизацией производительности.

Frontend - React/Redux, NextJs, React Native, Vue Native Backend - Runtime ExpressJS, NodeJS, NestJS, Pyton Языки / Стили - HTML, TypeScript, CSS, SCSS Инструменты - Git, REST API (fetch, axios), WebView (Android/iOS) Дополнительно - WebSockets, SSE, Jest, Docker ORM / Базы - TypeORM

Фронтенд разработчик с 5ю годами опыта к c опытом создания проектов с нуля от проектирования архитектуры до запуска в продакшн на стеке React, Redux, TypeScript. - За это время успел поработать в разных продуктовых компаниях. Работал в командах от 10 от 30 человек, работа в которых строилась по scrum методологии со всеми привычными созвонами и активностями. Самые технически сложные и интересные задачи из моего опыта: 1) Разработал план проекта с архитектурой FSD с 0, онбординг новых сотрудников стал быстрее и мои наработки переняли другие команды (Сбер миграция SAP), составил документацию 2) Разработал и реализовал план переезда с обычной архитектуры на FSD, разработка стала на много быстрее и ориентироваться в проекте стало легче (Личный кабинет ипотечного заемщика ГПБ) 3) Переписал классический redux на toolkit+react-query, уменьшился объем кода и за счет кеширования query уменьшилась нагрузка на сервер, также понимание кода стало проще за счет более удобного синтаксиса(Сбер ДБО\иб вклады) 4) Перевод Микрофронта на новую версию шаблонов, технически муторная задача, Микрофронт не обновлялся от шаблона год, придя на этот проект сделал эту задачу, что позволило понять архитектуру проекта и работу с микрофронтами в стриме в кротчайшие сроки (Сбер ДБО\иб вклады) 5)Имею большой опыт и глубокие знания в написании unit тестов, рефакторинге и написании масштабируемого кода, react/redux/typescript и тд Есть опыт с MobX и effector, работал с микрофронтами В командах ежедневно вел коммуникацию в BE разработчиками и другими членами команды, декомпозировал и оценивал свои задачи, участвовал в проектировании фич\рефакторинга и компонентов

Денис — frontend-разработчик уровня senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на JavaScript, TypeScript и других языках программирования. Имеет опыт работы с различными фреймворками и инструментами, такими как React, Vue.js, Next.js, Webpack и многими другими. Принимал участие в разработке проектов для таких отраслей, как LifeStyle, E-commerce & Retail и EdTech. Среди выполненных задач: - разработка новых компонентов и архитектуры разделов; - рефакторинг существующих компонентов; - a11y-оптимизация интерактивных элементов; - настройка моделей и структур данных для Strapi; - интеграция с API популярных соцсетей; - создание интернет-магазина; - адаптация WordPress под headless CMS; - fullstack-разработка сервиса для управления проектами студентов и преподавателей.

Легко обучаемая и быстро вникаю в специфику бизнеса, ответственна, опыт работы с системами «Гарант», «Консультант+», 1С. Опыт работы с нейросетями

Иван — Data инженер уровня Senior из Москвы с высшим образованием по специальности «Биоинженерия и биоинформатика» Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет опыт работы на проектах в отраслях Media и Finance&Taxes. Участвовал в проекте по развитию высоконагруженной data-платформы RUTUBE, где занимался разработкой и оптимизацией ETL/ELT-пайплайнов, развитием аналитических витрин, работой с batch- и streaming-обработкой, миграцией компонентов data-платформы и обеспечением качества и стабильности данных. Также участвовал в проекте по развитию корпоративного DWH и data-пайплайнов для моделей расчёта клиентских коммуникаций крупного банка. Ключевые навыки: PostgreSQL, Git, MySQL, Docker, REST API, SQL, Agile, Python, Bash, Linux, Grafana, DBeaver, Kubernetes, Apache, Yarn, GitHub, VS Code, Hive, Data, Jupiter, Spark, ClickHouse, Pandas, SciPy, Numpy, Matplotlib, CLI, GreenPlum, ETL, Apache Hadoop, Kafka, Jupyter Notebook, Big Data, DWH, Apache 2, Compose, Zeppelin, Pentaho, Docker Compose, Apache AirFlow, SLA, S3, HDFS, Визуализация данных, Apache NiFi, Superset, PySpark, MapReduce, DBT, batch, Data Vault, ELT, Data engineering, big data технологии, Jupyter notebooks.

5 лет опыта в разработке бэкенд веб сервисов 7 лет опыта в разработке приложений на Flutter Контрибьютор в библиотеку стейт менеджмента Кроссплатформенная разработка: iOS, Android, Web, Desktop Архитектурные паттерны: FSD, Clean Architecture, MVVM, MWWM, MVP, MVC Свободное владение английским языком (C1) CI/CD: Codemagic, GitHub Actions, Fastlane, flavors.

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично