Обо мне

Заинтересован в развитии и создании качественных продуктов.
Основные интересы - это разработка оптимизированных решений в web, машинном обучении.

Профессиональные навыки
Опыт работы
Умскул
Казань
Back-end developer
Июнь 2020 — По настоящее время (3 месяца)

Поддержка существующего и разработка нового функционала онлайн школы для подготовки к ЕГЭ, ОГЭ "Умскул".

DjangoRestful apiGitLinuxPostgreSQLHTMLCSSJQuery
HardQode
Казань
Back-end developer
Июнь 2019 — Июнь 2020 (1 год и 1 месяц)

В мои обязанности входило:

  • Поддержка существующего функционала сервиса онлайн подготовки к ЕГЭ, ОГЭ
  • Добавление нового функционала, а именно: REST микросервисы, новые разделы и их архитектура
  • Разработка архитектуры новых сервисов,фундамент для дальнейшей back-end разработки.
  • Иногда вёрстка шаблонов, full-stack разработка
Высшее образование
Казанский федеральный университет
Казань
Факультет: Институт вычислительной математики и информационных технологий
Сентябрь 2016—По настоящее время (3 года и 11 месяцев)
Разработка ПО
Дополнительное образование
Стопроцентное онлайн-обучение от лучших университетов и компаний мира
Обучение на размеченных данных
Автор курса: Московский физико-технический институт, Яндекс & E-Learning Development Fund
Апрель 2020—Май 2020 (1 месяц)

В этом, втором по счету курсе вы познакомитесь с одной из наиболее обширных областей машинного обучения – обучением на размеченных данных или 'обучением с учителем'. К этой области относится большое количество практических задач, который позволяют делать мир лучше.

Вы познакомитесь с двумя основными подходами – с линейными моделями и с решающими деревьями. А также самой мощной техникой машинного обучения – построением композиции алгоритмов. Также вас ждет множество задач и практики. Вы посмотрите на реальные данные, найдете в них закономерности и проблемы, а потом решите их.

Сертификат: https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/4GW63K8TLZMX?utm_source=link&utm_medium=certificate&utm_content=cert_image&utm_campaign=pdf_header_button&utm_product=course

Математика и Python для анализа данных
Автор курса: Московский физико-технический институт, Yandex & E-Learning Development Fund
Март 2020—Апрель 2020 (1 месяц)


Анализ данных и машинное обучение существенно опираются на результаты из математического анализа, линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей. Без фундаментальных знаний по этим наукам невозможно понимать, как устроены методы анализа данных. Задача этого курса — сформировать такой фундамент. Сертификат в формате png: https://www.coursera.org/account/accomplishments/certificate/Y9Q4SQY62PST