Нурлан Мусаев

Обязанности:

• Проектирование и разработка новых фичей
• Участие в архитектурном ревью в роли стафф-инженер
  

Достижения:

• Запуск White Label для крупного партнера
• Запуск микросервиса Loyalty B2B
• Запуск продажи цифровых сертификатов на B2B-витрине
• Реализовал функционал, позволяющий оплачивать B2B-заказы в кредит через сервис Сбера «Кредит в корзине»
• Помощь в уменьшении нагрузки на БД перед сезоном продаж

О компании:

Компания занимается разработкой и сопровождением своих продуктов в медицинской сфере. Самым крупным приложением является "Справочник Врача" (https://play.google.com/store/apps/details?hl=ru&id=ru.medsolutions).

Чем занимался:

- Разработка и поддержка Back-end мобильных приложений «Справочник Врача», «Мое Здоровье»,

«Поликлиника Онлайн», «ОНФ: Народный контроль» и внутренних информационных систем компании;

- Разработка и поддержка сервисов статистической отчётности;

- Проектирование, разработка и внедрение системы покупки и отслеживания статуса страховых полисов клиентов;

- Интеграция внешних API;

- Проектирование API для клиентских приложений, в том числе с подходом DDD;

- Добавление требуемого бизнесом функционала в админку на Active Admin;

- Взаимодействие с заказчиками;

- Разработка с нуля на Hanami системы обработки вебхуков GitLab, позволившей сделать реальной интеграцию с Яндекс.Трекером;

- Тестирование кода и проведение Code Review.

Работал в аутсорсе над разработкой нейросетевой модели для подсчёта объектов на изображении в реальном времени.

Чем занимался:

- изучал актуальные на тот момент нейросетевые модели, который могли быстро и эффективно определять объекты в режиме реального времени;

- тестирование и подбор параметров нейронной сетки.

О проекте:

Целью проекта была разработка мобильного приложения, способного в реальном времени определять и подсчитывать количество зёрен в колосе при наведении.

Чем занимался:

- перевёл в код заданную математическую модель;

- строил интерфейсы;

- занимался code-review.

О проекте:

Целью проекта было создание приложения, способное обрабатывать данные из лабораторий при помощи математических алгоритмов. 

Несмотря на то, что проект был учебным, он решал реальную задачу лаборатории. Лаборатория нуждалась в автоматизированной обработке экспериментальных исследований полупроводниковых материалов, предназначенных для работы в ИК-диапазоне.