.

Компания - разработка различного софта на заказ, упор на ML, AI, CV. Принимал участие в нескольких разных проектах: 1) Web-приложение для инвесторов (аналог TradingView). - получение данных через Polygon API (https://polygon.io/); - обработка данных - вычисление различных величин и характеристик для тикеров; - хранение данных в NoSQL (Redis); - оптимизация хранения для экономии ресурсов - разработал алгоритм инвалидации данных; - API для передачи готовых данных на фронт; 2) Приложение для фрилансеров (аналог UpWork). - разработал скрипт-парсер для выгрузки данных обо всех исполнителях с Clutch (https://clutch.co) в json для последующего хранения в MongoDB. Данные планировалось использовать в проекте. 3) Кроссплатформенное приложение для определения повреждений солнечных панелей по фото. - доработал уже существующий десктоп-клиент, использовал PyQt4. 4) Мобильное приложение для распознавания животных по фото. - переписал сервис для распознавания с Kotlin на Python с использованием OpenCV; - написал API, использовал FastAPI. Web: Django Rest Framework, FastAPI; DB: PostgreSQL, MongoDB, Redis, SQLAlchemy; Other: OpenCV, BeautifulSoup4, PyQt4; Ops: Docker, Gitlab CI/CD, Bash

Компания - Web-студия, разработка корпоративных сайтов для продвижения на заказ. Разработка серверной части проектов (корпоративные сайты, интернет-магазины); Проектирование баз данных; Правки в легаси; Покрытие кода юнит-тестами; Деплой приложений - контейнеризация и развертка на тестовых и боевых серверах; Общение с заказчиком, оценка проектов; Проведение технических интервью, оценка портфолио и тестовых заданий кандидатов, менторство; Web: Django, DRF DB: PostgreSQL Deploy: Docker, Nginx, Linux

Компания - стартап. Работа в небольшой команде (5 человек). Проект - агрегатор для заказа/продажи рекламы, продаж товаров (аналог Я.Маркета). Разработка серверной части приложения; Проектирование базы данных; Написание юнит-тестов; Интеграция со сторонними API соц. сетей, банков, налоговой; Разработка парсеров и алгоритмов обработки данных; Web: Django, DRF; DB: PostgreSQL, Redis; Other: Celery, Elasticsearch; Ops: Docker;

В ходе практики каждому было выдано индивидуальное задание (шаблон проекта). Я разработал бэкенд веб-приложения для создания и управление заведениями общественного питания. Была предусмотрена система баллов и рейтинг. Закончил с хорошим результатом - 4 место в рейтинге. Всего участников практики по моему направлению было ~150 человек. Практика проходила удаленно. Web: Django, DRF; DB: PostgreSQL, Redis; Deploy: Docker, Nginx, Gunicorn;

Строительство, Экспертиза и управление недвижимостью