Java разработчик, Senior

ID 5930
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

Отрасли не указаны
КМ
Кирилл М.
Саратов
Java разработчик
Senior
3 961,04 Р/час
Java
Kotlin
Spring
Spring Boot
Security
MVC
Data
Cloyd
AntD
etc
+40

Ключевые навыки ● Более 5 лет опыта разработки ПО на Java в направлениях FinTechAccounting, Industrial software, Government Services, CRM ● Опыт в разработке приложений на микросервисной архитектуре ● Опыт разработки высоконагруженных приложений ● Опыт оптимизации производительности систем ● Опыт разработки в роли fullstack-разработчика ● Умение работать с чужим кодом ● Умение работать в команде Профессиональные навыки Языки программирования Java, Kotlin Библиотеки, фреймворки, технологии и сервисы Spring (Spring Boot, Security, MVC, Data, Cloud and etc), Cuba platform, SQL (+PL/SQL, +sql optimization), Liquibase, Kafka, Redis, RabbitMQ, Camunda, Elasticsearch, Docker, Kubernetes Инструментарий Maven/Gradle Git, GitHub, Bitbucket, Jenkins/Nexus Jira, Confluence DBMS MySQL, PostgreSQL ORM Hibernate Системы контроля версий Git Операционные системы Linux, OS X, Windows

Подробнее
FinTech & Banking • Telecom
МА
Михаил А.
Нижний Новгород
Java разработчик
Senior
4 155,84 Р/час
Java
Spring
Spring Boot
Spring Data
PostgreSQL
Git
Docker
Hibernate
MySQL
Gradle
+18

Приоритетные технологии: Java 17 – приоритетный язык разработки, Kotlin 1.5.0 – знакомство, есть опыт разработки Spring: Spring Boot 2.3.0, Spring MVC, Spring Data, Spring Securitry, Spring WebFlux/Reactive Data, Spring Boot Actuator, Spring Integration. Spring Cloud: Spring Cloud Security, Spring Cloud Config, Spring Cloud Consul, Spring Cloud OpenFeign, Spring Cloud Netflix (Eureka, Hystrix, Zuul и т.д.) SQL БД: PostgreSQL 14.0, MySql 5.5.62/MariaDB 10.6.3, Oracle 21c NoSQL БД: MongoDb 5.0, Cassandra 3.11.10 Потоковая обработка: ESB: Apache ServiceMix 6.1.4, Redis 6.2.5, RabbitMQ 3.8.19, Kaffka 2.7.0 Серверы приложений: Tomcat 10.0.8, Wildfly 24.0.1, Glassfish 6.1 Сборка(java): Maven 3.8.1, Gradle 7.0.2, Ant 1.10.11 Контейнеризация: Docker 19.03.15 / Kubernetes 1.19 Виртуализация: VirtualBox 6.1.26 / Vagrant 2.2.18 Web front-end framework: AngularJS 1.8.2 / Angular 11.0 / TypeScript 4.2.4, Vue.js 3.15, React 17.0.2, JQuery 3.6.0 «Старые» java фреймворки (активно использовались в прошлом): Java EE7: (Servlets, JPA, EJB, CDI, JSF, JAX-WS, JAX-RS, WebSockets, JAXB, JSON processing) Java web frameworks / back-end framework: PlayFramework.1.2.5/2.5, Servlet 3.1 + Jsp2.2, JSF2.0 (PrimeFaces), GWT 2.5, Grails Вспомогательные технологии: IDE: IntelliJ Idea, Eclipse, NetBeans CI: Hudson, Jenkins Системы контроля версий: Git, Subversion, Perforce Методологии разработки: Scrum, Agile, CMMI 5. Сертификаты: M101J:MongoDB for Java Developers http://education.mongodb.com/downloads/certificates/0bc7c927078d4c8d80440a106bd1479f/Certificate.pdf Верстка: HTML 5.0, Bootstrap 5.1.0, CSS 4.15, XML, XHTML (приемлемые навыки верстки) Работа с сетевыми технологиями: OSI, активная работа со следующими RFC: HTTP (2616), DNS (1034/1035), ICAP (3507), TCP (753). Анализаторы трафика Wireshark 1.6, Fiddler2, Tcpdump

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • E-commerce & Retail
МЛ
Максим Л.
Москва
ML разработчик
Junior+
1 571,43 Р/час
OpenCV
Tensorflow
Numpy
Git
Pandas
Linux
Scikit-learn
Seaborn
NLTK
PyTorch
+19

Максим — ML-разработчик уровня Junior+ с опытом работы на проектах в сферах AI & Robotics и E-commerce & Retail. На проекте по разработке системы алготрейдинга на основе новостного анализа выполнил следующие задачи: - разработал прототип системы для алготрейдинга акциями; - реализовал парсинг новостей из Telegram-каналов; - выполнил предобработку и семантическую классификацию новостей; - спроектировал и обучил модель прогнозирования; - настроил автоматическую отправку уведомлений о торговых сигналах в Telegram. В роли ML engineer в проекте Mars работал над следующими задачами: - разработка, обучение, валидация и развёртывание моделей машинного обучения; - проектирование и реализация пайплайнов (MLOps) для автоматизации процессов; - проведение A/B-тестирований; - анализ данных и проверка статистической значимости результатов; - интеграция разработанных моделей в существующую IT-инфраструктуру компании; - взаимодействие с кросс-функциональными командами и представление результатов работы бизнес-стейкхолдерам.

Подробнее