Александр Михайлов
Контакты
Обо мне
По работе нравится оптимизировать и настраивать процессы, а также принимать решения на основе анализа собранных данных.
Практически ежедневно захожу на Stack Overflow как в качестве задающего, так и отвечающего на вопросы пользователя.
Периодически читаю профессиональную литературу по Python и другим языкам, а также по теоретической информатике вообще. Отдельный интерес для меня представляет обработка цифровых сигналов.
Часто слушаю обзорные подкасты русскоязычных блогеров (Podlodka и др.), а также детальные разборы технологий с лайвкодингом (ArjanCodes и др.).
Отличные коммуникативные навыки.
Мои увлечения:
- Изучение естественных языков.
- Научно-популярная литература, передачи и подкасты.
- Эндуро- и гравийный велосипеды.
- Гиревой спорт.
- Игра на ударных инструментах.
Навыки
Участие в профсообществах
- Stack OverflowУчаствует c августа 2018 (6 лет и 9 месяцев)24 ответа, 5 вопросов, отвечает по темам:Python • Pandas • Dataframe • Numpy • Trigonometry • Math • List • Dictionary • Time-series • Arrays
Опыт работы
- Международная нефтетрейдинговая компанияМоскваАналитик по данным (Средний) • Аналитик страховых данныхДекабрь 2022 — По настоящее время (2 года и 6 месяцев)
Проект: Автоматизация приёма и обрабоки заявок на страхование грузов.
Стек проекта: Django REST Framework, SQLite3, Pandas, Regex.
Реализованные задачи:
- Создал проект на Django REST Framework для управления более 1000 заявок на страхование в год.
- Создал проекты для визуализации и анализа страховых и логистических данных.
- Создал мини-фреймворк по созданию шаблонизированных документов для коммуникации с внутренними стейкхолдерами и с внешними партнёрами.
- Развернул базу данных на SQLite3.
- Разработал механизм приёма заявок на страхование.
Python • Pandas • Анализ данных • Jupyter Notebook • TensorFlow • Git • Linux • Django - Проектная деятельностьМоскваБэкенд разработчик (Младший) • Проектная деятельностьИюль 2022 — По настоящее время (2 года и 11 месяцев)
Используемые технологии: Python, Django, Django REST Framework (DRF), Pandas, API, Docker, GitHub Actions, Linux, Unix, Bash, Gunicorn, Matplotlib, NGINX, Pillow, PostgreSQL, Postman, Pytest, SciKit-Learn, TensorFlow, Amazon Web Services Simple Storage Service (AWS S3), Cloudflare Tunnel, Djoser, MinIO
Доступ к репозиторию: https://github.com/avtomatik
Проект: Предсказание параметров электронно-лучевой сварки на основе машинного обучения.
Стек проекта: Python, TensorFlow, SciKit-Learn, Pandas, Matplotlib.
Ссылка на проект: https://github.com/avtomatik/welding_ml.
Реализованные задачи:
- Обучил модель TensorFlow.
- Развернул мини-приложение на Flask.
- Объединил приложение на Flask с обученной моделью.
Проект: Автоматизация оформления упаковочной документации для Компании по производству пенообразователей, смачивателей, огнетушителей.
Стек проекта: Python, Django, PostgreSQL, SVG и др.
Реализованные задачи:
- Перевёл проект с Python 2.7 на Python 3.9.
- Переписал модели БД, мигрировал БД на PostgreSQL.
Проект: Продуктовый помощник.
Стек проекта: Django REST Framework (DRF), Postman, PostgreSQL, Gunicorn, NGINX, Docker, GitHub Actions, Amazon Web Services Simple Storage Service (AWS S3), Cloudflare Tunnel, MinIO.
Реализованные задачи:
- Разработал бэкенд проекта на DRF с нуля в соответствии с установленным ТЗ, оформленным коллекцией Postman.
- Настроил веб-сервер.
- Настроил образы и тома Docker Compose, при этом определенные тома настроены на работу с внешними сервисами (S3 и MinIO).
Проект: Сервис для публикации и обмена фотографиями домашних питомцев.
Стек проекта: DRF, Postman, PostgreSQL, Gunicorn, NGINX, Docker, GitHub Actions.
Реализованные задачи:
- Настроил веб-сервер.
- Настроил Docker Compose для локального и производственного серверов.
- Настроил пайплайн для развёртывания проекта на удалённом сервере.
Проект: Сервис для публикации и обмена отзывами на художественные произведения.
Стек проекта: DRF, Pytest, API.
Реализованные задачи:
- Выступил в роли тимлида: проводил ревью, мерджил ветки, предлагал и реализовывал идеи по рефакторингу.
- Разработал команды для перевода данных из CSV-файлов в БД.
- Реализовал базовые модели БД, реализовал валидаторы.
- Настроил админку.
Проект: Блоггинговая платформа.
Стек проекта: DRF, Djoser, Pillow, Pytest.
Реализованные задачи:
- Описал модели БД.
- Прописал логику представлений API.
- Создал необходимые сериализаторы/десериализаторы.
- Настроил уровни доступа.
- ООО РК Страховой БрокерМоскваДругое вне IT (Средний) • БрокерАпрель 2012 — Ноябрь 2022 (10 лет и 8 месяцев)
Проект: Автоматизация оформления документов.
Стек проекта: Python, Pandas, docx-mailmerge.
Реализованные задачи:
- Создал проект на Python для организации автоматизированного создания типовых шаблонизированных документов, что позволило сократить время их создания на 50% и свести ошибки к логическому минимуму.
С апреля 2012 г. по ноябрь 2018 г. работал Андеррайтером отдела международных программ страхования в ООО Страховая Компания Чабб.
Основные обязанности на перечисленных местах работы заключались в:
- анализе страховой информации;
- ведении переговоров с заказчиками;
- внутреннем сопровождении договоров.
Готов рассказать о данном опыте в рамках интервью.
Высшее образование
- Институт информационных систем управленияДекабрь 2011 — Июнь 2022 (10 лет и 6 месяцев)
Аспирантура по специальности 08.00.13 "Математические и инструментальные методы экономики"
Институт национальной и мировой экономикиСентябрь 2006 — Июнь 2011 (4 года и 9 месяцев)С отличием: magna cum laude
Участвовал в математических олимпиадах
Дополнительное образование
Яндекс Практикум
Обучаем разработчиков, тестировщиков, аналитиков, дизайнеров, интернет-маркетологовМосква • 15838 выпускниковЯнварь 2024 — Январь 2025 (1 год)Пройденные блоки:
- Основы Python.
- Углублённый Python.
- Алгоритмы и структуры данных.
- Бэкенд на Django.
- API: интерфейс взаимодействия программ.
- Управление проектом на удалённом сервере.
- Финальный проект.
В командном проекте я выступал в качестве Team Lead, отвечал за распределение задач и соблюдение сроков выполнения проекта
Python • SQL • PostgreSQL • Docker • ООП • Алгоритмы и структуры данных • Linux • CI/CD • DjangoМГТУ им. Н.Э. Баумана
Аналитик данных (Data scientist)Сентябрь 2022 — Декабрь 2022 (3 месяца)Создал ML-модели параметров электронно-лучевой сварки на основе таких библиотек Python, как scikit-learn и TensorFlow. Встроил их в приложение Flask
Специалист.ру
Центр компьютерного обучения «Специалист» при МГТУ им. Н.Э. БауманаМосква • 1645 выпускниковMicrosoft 50124A: Learn Microsoft Office Excel 2010; Step by Step, Level 2Апрель 2013 — Май 2013 (1 месяц)