Могу подсказать, как отпимизировать код, провести ревью кода, разобраться с непонятной проблемой или сложной анимацией.

Я фронтенд-разработчик с коммерческим опытом работы с 2017 года. Специализируюсь на создании быстрых и стабильных интерфейсов и оптимизации производительности в сложных проектах.
Работаю с JavaScript/TypeScript и React/Preact, глубоко понимаю внутренние механизмы реактивных UI-фреймворков. При необходимости анализирую поведение на уровне исходников фреймворков и Chromium/WebKit, чтобы точнее находить причины узких мест. Выбираю инструменты под задачу, уделяя внимание балансу между скоростью разработки и производительностью интерфейса.
Имею практический опыт разработки под SmartTV (Tizen, webOS) и оптимизации приложений для ограниченных браузеров на старых версиях Chromium. Привык решать проблемы низкоуровневого рендера, утечек памяти, ограничений GPU/CPU и нестандартного поведения платформ.
Мне близки задачи, связанные с повышением производительности: умею строить инфраструктуру сбора и анализа real-time метрик, грамотно собирать Web Core Vitals и анализировать SPA-переходы.
Также имею опыт серверной разработки на Node.js (Express, Fastify) и Python (Flask, Django), работал с C# и Rust.


Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.
Могу подсказать, как отпимизировать код, провести ревью кода, разобраться с непонятной проблемой или сложной анимацией.
Разработка и поддержка графического интерфейса программного обеспечения систем видеонаблюдения.
Инструменты, используемые в работе
Верстка шаблонов, разработка и доработка web-приложений.
Занимался разработкой сайтов под ключ (верстка+натяжка), разработкой парсеров контента, скриптов, различных JS приложений на backbone.js + marionette, интеграцией систем оплаты в интернет магазинах.
Специальность "Прикладная математика и информатика". Защитил курсовую по разработке веб-приложения на ASP.NET MVC. Защитил диплом на тему "Регрессионные модели машинного обучения в информационно-аналитических системах". В качестве дипломной работы написал аналитическое веб-приложение, для определения стоимости жилья по введенным параметрам самого жилья. Для разработки использовал язык программирования Python, для написания веб-приложения использовался микрофреймворк Flask, для прогнозирования библиотека scikit-learn, в качестве алгоритма машинного обучения был использован Gradient Boosting. Для хранения обучающей выборки использовался СУБД PosgreSQL.