Публікуйте вакансії
Наймайте без комісій
Поза роботою мені подобається досліджувати нові технології, розгадувати головоломки та вивчати різні сфери, окрім розробки програмного забезпечення. У мене цікаве мислення, і я люблю випробувати себе в побічних проектах, будь то автоматизація невеликих завдань або експериментування з новими концепціями програмування. У вільний час я також люблю дивитися фільми, грати в ігри та проводити час на природі. Я ціную гарний баланс між глибокою зосередженістю на роботі та відпочинком за допомогою хобі, яке підтримує мене творчим і мотивованим.
Remote
Technologies: Python • Pandas • gRPC • Azure • Docker
The core objective is to automate repetitive daily tasks for customers by creating a framework of their routine work. This is achieved by recording their activities and converting them into robot-executable processes. The main role was aggregating streams of data about executed actions and transforming them into programmable actions. Tools used include Python3, gRPC, pandas, and OpenCV. Processed data is stored in an in-house relational SQL database. Led the project to refactor legacy codebase, reducing technical debt and improving code maintainability. Team consisted of a total 15 people, including 10 developers, PO, scrum master and test team of 3.
Main achievement:
Technologies: Apache Spark • Python • Azure Data Factory • SQL
Main focus was to migrate a core monolith application from on-premise to Azure Cloud, divide it into microservices and align security measures for handling sensitive medical report data. Such tools as PySpark, Azure, SQL Server were used. Processed data is stored in an in-house relational SQL database, later migrated to Azure SQL DB instances.
Technologies: Python 3 • Django • Docker Compose • Algorithm • PostgreSQL
Developed a movie information system using Python 3, Django REST Framework (DRF), and Docker. Optimized query performance for handling large datasets. Implemented a tree structure for quick movie name suggestions, enhancing user experience. Used Pandas for fast ETL processes, enabling efficient data processing, selection, and grouping.