Android разработчик, Senior

Фариз – опытный разработчик мобильных приложений с богатым бэкграундом в программировании и автоматизации. Начал изучать программирование еще в школе, осваивая JavaScript, HTML и CSS, и создавая свои первые веб-сайты. Со временем он углубился в PHP и Python, что позволило ему автоматизировать различные процессы. Также он интересовался тестированием безопасности на Python и AutoIt. Фариз также проявлял интерес к разработке игр и моделированию, изучая такие инструменты, как Blender, 3D Max и Unity. Он создавал 3D-модели автомобилей и разработал свою версию игры FlappyBird. Этот опыт привел его к изучению Android-разработки на Java с использованием Eclipse, а затем и Android Studio. Одним из его первых значимых проектов стало создание приложения под Андроид для школы, которое позволяло пользователям просматривать расписание и оставлять заметки. Это приложение стало популярным среди учеников, что вдохновило Фариза продолжить карьеру в этой области. С 2019 года активно занимается разработкой под Android. Фариз обладает не только техническими навыками, но и выдающимися личными качествами. Он постоянно стремится к самосовершенствованию и изучению новейших технологий в области мобильной разработки. Его умение быстро адаптироваться к изменениям и новым задачам позволяет ему эффективно работать как самостоятельно, так и в команде. В свободное время он продолжает развивать свои навыки, работая над личными проектами, что демонстрирует его многогранность и стремление к профессиональному росту.

3+ года опыта разработки под Android с использованием Kotlin, Retrofit, Room, Dagger, а также опыт работы с Jetpack Compose. Опыт командной разработки приложений. Практический опыт размещения приложения в Google Play, а также размещения рекламы в приложениях и получение дохода с рекламы. Практический опыт использования в разработке многомодульности и Clean Architecture. Опыт работы со сторонними API. Опыт работы с Google Maps, Firebase.

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,

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc

Инженер-программист с опытом работы 10+ лет. Сильные навыки в разработке и внедрении программного обеспечения, проектировании реляционных баз данных, архитектуры проектов - Уверенное знание различных DB-движков (MySql, MariaDB, PostgreSQL+postgis, Redis, MongoDB). Опыт использования сложных запросов, хранимых функций, триггеров и процедур. - Механизмы кэширования (Memcached) - Опыт объектно-ориентированного программирования. Функциональное программирование. Сильный опыт работы с паттернами проектирования. - Программирование на PHP (PHP5.3+, PHP7.0-7.4, REST API, WebSocket, фреймворки: Yii, Yii2). - Программирование на Kotlin (Ktor, Exposed, socket.io). - Опыт работы с Javascript: React.js, Node.js, Socket.IO. - Сильный опыт использования брокеров очередей (RabbitMQ, Apache Kafka). - Опыт ведения логов (Graylog, ELK) - Опыт мониторинга (Zabbix) - Настройка Kubernetes на metallbare, написание конфигурации для stateful и stateless приложений, настройка лимитов для pods, развертывание приложений по CI/CD - Написание библиотек для распространенных случаев использования на PHP и Kotlin - Опыт работы с Docker: сборка образов, использование среды разработки с помощью docker-compose, опыт использования в продакшене. - Регулярное использование паттернов проектирования и Unit-тестов, непрерывная интеграция, автоматизация сборок. - Проектирование и планирование проектов. Опыт экстремального программирования - Проектирование и программирование клиент-серверных приложений (REST API, GraphQL, документация swagger). - CI/CD: опыт настройки и оптимизации заданий Gitlab CI (shell и docker runners). - Отладка и рефакторинг кода. Большой опыт сопровождения и улучшения существующего кода - Оптимизация производительности приложений (оптимизация баз данных, профилирование и оптимизация приложений) - Опыт руководства командой, работа с трекерами и планировщиками (JIRA, Youtrack, Redmine). Опыт работы с системами контроля версий GIT

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.