Александр Хватов

Тимлид команды разработчиков ПО для анализатора спектра

Обязанности

1. Планирование работ, постановка и принятие задач
2. Решение комплексных задач с привлечением других отделов    
3. Выпуск релизов
4. Решение проблем в коллективе и организация работы команды до 10 человек
5. Участие в разработке архитектуры ПО

Достижения

1. Ускорение процесса разработки ПО и предсказуемость сроков разработки
   
2. Улучшение качества кода посредством развития хард скиллов команды
3. Налажена коммуникация и горизонтальные связи в команде и с другими отделами

Разработка кроссплатформенного open source продукта для диагностики систем

Обязанности

1. Проектирование отдельных модулей ПО
2. Налаживание процессов CI/CD с нуля
3. Написание юнит тестов
4. Написание интеграционных тестов
5. Проведение UX сессий со сбором и анализом фидбека
6. Сбор и анализ требований заказчиков
7. Написание технической документации
8. Выпуск релизов
9. Поддержка работоспособности ПО на различных версиях ОС (SUSE, RHEL, Ubuntu, Windows 10/11)
10. Интеграция ПО с существующей системой диагностики кластеров и суперкомпьютеров

Стек и технологии

1. C/C++
2. Python 3
3. Slurm

Разработка ПО и библиотек для решения задач реального времени на маломощном аппаратном обеспечении

Обязанности

1. Доработка существующего аллокатора
2. Доработка приложений для конфигурирования окружения
3. Написание и отладка юнит тестов
4. Написание и отладка интеграционных тестов
5. Поддержка инфраструктуры CI/CD

Стек и технологии

1. C/C++
2. Python 3
3. TeamCity
4. Robot Framework

Разработка кроссплатформенного фреймверка для анализа производительности инференса глубоких нейронных сетей.

Обязанности

1. Разработка архитектуры и кодовой базы
2. Управление командой, выдача и принятие задач
3. Разработка документации
4. Анализ производительности инференса нейронных сетей на железках

Стек и технологии

1. Python 3.7
2. Docker
3. Intel OpenVINO
4. Intel Caffe
5. TensorFlow

Публикации, связанные с проектом

1. Kustikova V., Vasiliev E., Khvatov A., Kumbrasiev P., Rybkin R., Kogteva N. DLI:
   Deep Learning Inference Benchmark // Communications in
   Computer and Information Science. – 2019. – V. 1129. – P. 542-553.
   
2. Kustikova V., Vasiliev E., Khvatov A., Kumbrasiev P., Vikhrev I., Utkin., Dudchenko,
   A., Gladilov, G. Intel Distribution of OpenVINO toolkit: A case study of semantic
   segmentation // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) – 2019. – V. 11832. – P. 11-23.