Python-Разработчик
Контакты
Начинающий Python-разработчик.
В университете начал пробовать себя в программировании, начиная с Embedded на C/C++ и заканчивая Computer Vision нейросетями на Python. Со временем осознав, что нейросети нужно интегрировать в рабочие приложения, я решил изучать backend.
Недавно завершил курс по backend разработке на Hexlet. По итогу курса умею пользоваться Django и Flask и продолжаю изучать другие технологии. В настоящий момент прохожу курс по анализу данных.
Мой навык быстро разобраться в сложной теме и упорство в достижении поставленных целей позволят мне стать отличным Python-разработчиком в вашей команде.
- Python3, C/C++, Matlab
- Django, Flask
- HTML, CSS (Bootstrap)
- SQL (PostgreSQL)
- Git (GitHub)
- CI/CD (GitHub Actions)
- Linux (Ubuntu)
- ООП (SOLID)
- Алгоритмы и структуры данных
- Английский (B2)
- Учебный проект "Менеджер задач"
Веб-приложение для управления задачами с возможностью простановки меток и статусов. Реализована регистрация и авторизация пользователей со всеми CRUD операциями.
Стэк: Python3, Poetry, Django, Django-Bootstrap, PostgreSQL. - Учебный проект "Анализатор страниц"
Веб-приложение для анализа сайтов на SEO-пригодность при помощи парсинга HTML тэгов.
Стэк: Python3, Flask, BeautifulSoup, PostgreSQL. - Учебный проект "Вычислитель отличий"
Консольное приложение для вывода разницы между двумя JSON/YAML файлами. Поддерживает 3 формата вывода отличий.
Стэк: Python3. - Учебный проект "Игры разумы"
Консольное приложение из 5 мини-игр на логику и арифметику.
Стэк: Python3. Во всех проектах используется Poetry для управления зависимостями, подключен CodeClimate для оценки качества кода, линтер и тесты запускаются через GitHub Actions.
Опыт
- Разработал алгоритм обработки гиперспектральных данных, полученных с борта МКС, и их геопривязкой по видео. Это позволило ускорить процесс обработки за счет автоматизации рутинных операций (копирование файлов, перемножение массивов, вычисление калибровки).
- Изучал возможности по сегментации облаков в гиперспектральных данных с помощью машинного обучения и нейросетей.
- Участвовал в НИР по терминалам лазерной космической связи.
- Разрабатывал кастомный детектор на основе YoloV4. Применил асинхронную обработку OpenVINO и object tracking в кадрах между двумя обнаружениями. Благодаря этому алгоритм работал в real-time на CPU ноутбука и embedded устройстве (UP Squared).
- Использовал style transfer с помощью CycleGAN и CUT для расширения обучающего датасета ИК изображений. При соотношении 50/50 синтетических и реальных данных удалось увеличить mAP с 0.48 до 0.77.
Образование
Проживаю в городе Мытищи
Рекомендации
Привет, Илья.
Отличное резюме по содержанию и структуре!
Можно ли выделить результаты работы, завершенные задачи на текущем месте работы также, как ты выделил их, работая в университете им. Н.Э. Баумана?
Желаю тебе успехов в стремлении стать отличным Python-разработчиком!
Добавить комментарий/ссылку на вакансию