Контакты
Возраст: 37 лет
Опыт работы: 11 лет и 3 месяца
Регистрация: 27.02.2023
Последний визит: 1 год назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Набережные Челны
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
Всегда интересовался сферой IT:
- в университете программировал на Pascal и С++,
- параллельно с первой работой изучал Python, читал книги по machine learning,
- практические наработки оформил в виде pet-проекта по прогнозированию временных рядов.
Мне нравится разрабатывать логику приложений, обрабатывать и структурировать данные. Имею базовые знания SQL, Docker, asyncio. Также решаю задачки на leetcode.com (https://leetcode.com/zyrax0/).
Моими сильными сторонами являются:
- самостоятельность в поиске ресурсов, которые повышают мой профессиональный уровень или помогают решить проблему;
- ответственное отношение к поставленным задачам: работал в выходные дни, когда был риск срыва срока по проекту;
- желание найти максимально результативное решение;
- высшее техническое образование.
Рассматриваю стажировку, проектную деятельность, удаленную работу.
Telegram: @emelianov_alex
Навыки
Python
Django
REST
SQL
HTTP
Git
Linux
Опыт работы
- Практика по backend разработкеБэкенд разработчик • Python-разработчикИюнь 2022 — По настоящее время (2 года и 6 месяцев)
1) Разработана backend-составляющая интернет-магазина. Функционал:
- регистрация и аутентификация пользователей;
- личный кабинет пользователя с историей заказов;
- формирование корзины для анонимных и авторизованных пользователей, а также слияние корзин при авторизации;
- оформление заказа с использованием транзакции;
- кэширование товаров и историй заказов (сбрасывается по сигналам);
- статусная система для пользователей с автоматическим переходом;
- формирование отчёта по наиболее продаваемым товарам за период времени.
https://github.com/AlexEmelianov/Django-marketplace
2) Создан REST API публичной библиотеки электронных книг средствами DRF.
- предоставляет описание API и доступ к CRUD-операциям записей об авторах и книгах без авторизации.
- документирование API реализовано с использованием swagger.
https://github.com/AlexEmelianov/Django-library-api
3) Разработан Telegram-бот для анализа сайта Hotels.com.
https://github.com/AlexEmelianov/telegram-bot-for-hotels-searching
- Pet-проект по анализу данныхИюль 2018 — Июнь 2021 (3 года)
Разработана система оценки точности прогнозирования цены валютной пары для моделей LightGBM и keras/tensorflow (RNN LSTM):
- временной шаг: 1 час;
- тип задачи: бинарная классификация;
- проведение разведочного анализа и обработки данных;
- анализ важности признаков и распределение ошибок прогнозов тестовой выборки;
- определение оптимальных параметров моделей, методом решетчатого поиска с перекрестной проверкой.
Итоговая точность моделей на тестовой выборке по метрике AUC ROC:
- LightGBM ~0.55
- Keras RNN ~0.53
https://github.com/AlexEmelianov/EURUSD-1h-model-with-binary-1h-CLOSE-preds.git
Python • Jupyter Notebook • Машинное обучение • Keras • Pandas • MatPlotLib - АО НПП "Инновационные технологии электроники"Санкт-ПетербургВедущий специалист отдела разработки аппаратных и программных средствАвгуст 2017 — Июнь 2022 (4 года и 11 месяцев)
Сопровождение цикла разработки программно-аппаратных комплексов:
- анализ входных технических заданий и составление частных технических заданий для внештатных программистов;
- ручное тестирование приложений;
- корректировка кода программ, написанных на С/С++, для микроконтроллеров STM32 и AVR;
- настройка и проверка работоспособности интерфейсов CAN и RS-485 в Linux (компиляция драйверов, написание bash скриптов);
- оценка трудоемкости и стоимости комплектующих;
- разработка функциональных и электрических схем;
- написание текстовой документации для продукта (руководство по эксплуатации, паспорт).
- АО НПП "АМЭ"Санкт-ПетербургИнженер-схемотехникАвгуст 2013 — Июнь 2017 (3 года и 11 месяцев)
Сопровождение опытно-конструкторских работ программно-аппаратных изделий:
- анализ технических заданий;
- разработка функциональных и электрических схем;
- участие в испытаниях и внедрении изделий на объектах заказчика.
Высшее образование
- ФизическийСентябрь 2005 — Июль 2011 (5 лет и 10 месяцев)
Магистр радиофизики.
Дипломная работа: выполнение прогноза атмосферных параметров с использованием усвоения данных тропосферной задержки в численной модели атмосферы WRF (Weather Research and Forecasting).
Участвовал в научно-исследовательской работе университета: выступал на конференциях и оформлял научные статьи. Средний балл дипломов: 4.8
Дополнительное образование
- Ноябрь 2022 — Февраль 2023 (3 месяца)
- Освоил методы объектов Django ORM: get/create/filter, aggregate, annotate, select_related/prefetch_related, bulk_create/bulk_update и т.п.
- Создал REST API с использованием Django REST framework, а также документацию на Swagger UI.
- Использовал кэширование данных (Django’s cache framework).
- Применял профилировщик Diango Debug Toolbar.
- Применял инструменты i18n и L10n.