Ярослав Т. Android разработчик, Middle+

Лев — опытный Senior Android Developer с более чем 7-летним опытом работы в разработке мобильных приложений. Он обладает глубокими знаниями современных технологий, таких как Kotlin, Java, Jetpack Compose, и имеет опыт руководства командой разработчиков. Его проекты охватывают различные отрасли, включая электронную коммерцию, финансовые услуги, логистику, здравоохранение и энергетику. Лев демонстрирует высокий уровень профессионализма и способность решать сложные задачи в сфере мобильной разработки.

- 8 лет непрерывного опыта в Android - успешно участвовал в написании нескольких международных проектов, среди которых: 1. мобильный клиент арабской авиакомпании Etihad Airways 2. мобильный клиент британского мобильного оператора с функцией мобильного банка To The Moon 3. приложение для мобильного оператора Италии UnoMobile работающий на базе экосистемы Vodafone 4. мобильное приложение британской социальной сети Triller и многие другие. - успешно произвел полный цикл разработки и внедрения нескольких библиотек и модулей: 1. sdk авторизации на сервисе esia.gosuslugi.ru для приложений написанных на java 1.3< 2. модуль оплаты проезда в общественном транспорте г.Москва c функционалом бесконтактной (NFC) оплаты. 3. dsl библиотека для описания базовых анимаций элементов интерфейса Android приложения в декларативном стиле. - неоднократно занимался проектированием базовой структуры проектов (описанием core) для комфортного ведения командной разработки. - имеется опыт работы как индивидуально, или в команде из 2-3 человек, так и в командах 20+ человек - есть стремление к постоянной актуализации своих знаний и изучению новых технологий

Кирилл – талантливый разработчик с глубокими знаниями и практическими навыками работы с Kotlin и Java. Он успешно использует современные фреймворки, такие как Android Jetpack, MVVM, Retrofit, Room и Dagger, для создания надежных и функциональных мобильных приложений. В своей работе он придерживается принципов Clean Architecture, ООП, SOLID, MVP и MVVM, что позволяет ему разрабатывать легко поддерживаемые и расширяемые приложения. Обладает выдающимися личными качествами, которые делают его ценным членом любой команды. Он постоянно стремится к самосовершенствованию и активно изучает новейшие технологии в области мобильной разработки. Его стремление к обучению и развитию позволяет ему оставаться на передовой технологического прогресса. Умеет быстро адаптироваться к изменениям и новым задачам, что делает его незаменимым в динамичных проектах. Он эффективно работает как самостоятельно, так и в команде, всегда готов прийти на помощь коллегам и поделиться своими знаниями. Его креативный подход к решению задач и внимание к деталям обеспечивают высокое качество его работы. Кроме основной деятельности, занимается разработкой личного проекта – кроссплатформенного приложения на Kotlin, включая написание бэкэнда. Этот проект позволяет ему применять и углублять свои навыки в области фулстэк разработки, демонстрируя его многогранность и стремление к профессиональному росту.

Алмаз — опытный Android-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Clean Architecture, Coroutines, Hilt, Java, Jetpack Compose, Kotlin, MVVM, Retrofit, Room и другими инструментами. Специализируется на разработке приложений для отраслей FinTech & Banking, Social Networking, Marketing, Advertising & Design. Имеет опыт работы над проектами, связанными с переводом денежных средств, стриминговыми платформами, приложениями для супермаркетов, компаний фастфуда и каршеринга, а также банковскими приложениями. Алмаз участвовал в разработке различных приложений-заглушек для фриланса. Обладает опытом ревью кода, багфиксинга, настройки разных сценариев сборки приложения, миграции с Java на Kotlin, внедрения архитектуры и выявления узких мест в производительности.

- 4,5 года опыта тестирования web и mobile приложений - Опыт работы в финтехе - Опыт работы с бизнес процессами в Camunda - Опыт подготовки тестовой документации - Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки - Умение работать в команде, коммуникабельность

Занимался разработкой мобильного приложения Госуслуги в команде Pay. Состав команды: изначально было 5 андроид разработчиков и 5 айос разработчиков, потом в сентябре сократилась до трех человек на платформу. Занимался добавлением оплаты по ЦКАД г. Москвы, разрабатывал функционал, который позволяет получать информацию о неоплаченных проездах и предлагает пользователю либо оплатить проезд, либо штраф, в зависимости от полученной информации; последний проект – делал подготовку к единому налоговому счету (ЕНС) для налоговой. Также по модулю оплаты делал рефакторинг, добавил способы оплаты через ЯндексPay и СберPay, добавил функционал для обжалования автомобильных штрафов, добавил поддержку TalkBack и View для экранов детальной информации по платежу. Основные задачи: разработка нового функционала, баг фиксинг, код ревью, оценка сроков, рефакторинг. Технологический стек: Kotlin, Coroutines, Retrofit, Jetpack, ViewModel, Room, Preference Data Store, Mockk, JUnit, Юмани, Yandex Maps API. Стек: Kotlin Сoroutines Flow Mногопоточность Git Gitflow Android SDK MVVM/MVP/MVI patterns Android Jetpack HTTP REST Dagger2 SOLID Multimodule architecture, clean architecture Collections DataBinding, ViewBinding Material Design Navigation component Koin.Kotlin,

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873