Есть опыт в следующем:
=Programming Languages=
C#, C/C++ (основы), Python, JavaScript (основы), SQL
=Frameworks and technologies=
.Net, ASP.net(MVC, REST Api), LINQ, ADO.Net, Dapper, Entity Framework, Serilog, SignalR, Unit-тесты (NUnit, XUnit(немного))
React Js + Redux
Fast Api, Flask, SQLAlchemy
=Databases=
PostgreSQL, SQLite, Redis, MongoDB, Elasticsearch
=Tools=
Git, Docker, Kubernetes(основы)
=Markup Languages=
HTML, UML
Есть базовые навыки администрирования Linux(Ubuntu Server).
Имеются практические навыки по созданию приложений на C#, среди которых есть: работа в среде Unity по созданию мобильного приложения на Android по отображению дополненной реальности с помощью ARCore на объекты, распознанные с помощью нейронной сети, построенной на архитектуре YOLO, где информация дополненной реальности отображается по информации с сервера.
Имеется опыт работы и создания разных Rest Api на основе ASP.NET. В основном работал в них с PostrgeSQL с помощью Entity framework и Dapper, но так же имеются базовые навыки работы в ADO.NET.
Из последних проектов я участвовал в создании сервиса по мониторингу. Для него я реализовал сервис авторизации, в виде Rest Api с использованием inmemory db (Redis). Так же я реализовал фронт, основанный на React Js + Redux и использующий Bootstrap.
Так же имеется опыт наладки CICD конвеера в Azure Pipelines и немного в Gitlab.
Мой GitHub:
https://github.com/yuriiwanchev
Также мною был успешно пройден тренинг по .NET в EPAM Training Center.
Финальный проект можно увидеть по следующей ссылке: https://github.com/yuriiwanchev/WebApi_TaskForEPAM
Мой телеграм: @yuriiwanchev (https://t.me/yuriiwanchev)
Задачи
1. Развитие сервисной инфраструктуры магазина.
1.1 Развитие и поддержка нескольких апи с бизнес функционалом, которые также работали с реляционными бд (postgresql, sqlite) и объединяющее различные сервисы, связанные с устройствами (кассы, ценники и т.д.). Для взаимодействия с postgresql был использован Dapper, а для sqlite использовуется Entity Framework.
1.2 Создание сервиса (Asp.net, Rest api) для распознавании лиц, с учетом с большого потока изображений, и особого контроля памяти сторонней библиотеки для распознавания.
1.2.1 Создание нагрузочных тестов (k6) для тестировании сервиса на большие нагрузки.
1.3 Создание сервиса (Asp.net, Rest api) для фискализации чеков.
1.3 Создание сервиса (Asp.net, Rest api) для считывания rfid-меток и отправки считанного, используя SignalR.
1.4 Создание сервиса (Asp.net, Rest api) для обновления изображений на электронных ценниках. Изображения для ценников рендерились из html с помощью движка браузера.
1.5 Написание юнит-тестов для сервисов.
2. Тренировка нейросетей для распознавания объектов на изображениях
2.1 Настройка среды обучения нейросети yolo v8. Написание python скриптов для обучения.
2.2 Сервис для импорта и сохранения результатов разметки объектов, сохранения фото и разметок на облако, и автоматического начала тренировки по надобности.
2.3 Сервис для использования полученной нейросетевой модели.
3. Создание библиотеки по работе через сокеты с платежным терминалом по собственному протоколу (VTK) разработчика терминалов.
27.04.04 «Управление в технических системах»
Специализация: Киберфизические системы и технологии
27.03.04 «Управление в технических системах», 27.03.04_05 «Интеллектуальные системы обработки информации и управления»