Семен З., Middle+, Python разработчик

Разработка DAG Airflow для агрегации данных; Разработка ETL процессов при помощи NiFi. Оптимизация работы базы данных в виде работы с медленными SQL-скриптами и написания материализованных процедур.

В результате работы над проектом была разработана трехуровневая система переноса данных, что значительно повысило эффективность процессов обработки и агрегации данных.

Разработка серверной части приложения Flask + peewee. Написание алгоритмов расчета вектора невязки и решения навигационной задачи; Написание CI/CD пайплайнов для GitLab; Оптимизация работы базы данных в виде работы с медленными SQL-скриптов и написания материализованных процедур.

В ходе рефакторинга и оптимизации скорость обработки сообщений повысилась в несколько раз.

Настройка рабочей среды для разработчиков; Планирование и постановка задач; Разработка метода классификации намерения пользователя с помощью LLM сети при помощи Python. Создание цепочек обработки данных с помощью LangChain

В результате разработки был получен метод получения намерения пользователя с 84% точностью.

Проведение исследования в сфере симуляции поведения плазмы в= магнитном поле токамака; Разработка архитектуры нейронной сети для моделирования поведения плазмы в магнитном поле c использованием PyTorch.

В результате разработки была получена нейронная сеть, предсказывающая поведении плазмы на 100 шагов.

Разработка микросервиса логинизации на Python и последующее внедрение в архитектуру системы при помощи Docker; Разработка сервера удаленной визуализации на Python при помощи библиотеки Paraview и последующая интеграция в систему; Разработка серверной части приложения в связке FastAPI + SQLAlchemy; Интеграция open source решений в архитектуру системы c использованием Docker; Установка системы на сторонних Linux серверах: Развертка приложений при помощи Docker и последующая настройка маршрутизации с Nginx. Доработка функционала на фронте.

Внедрил несколько микросервисов в систему – авторизации и удаленной визуализации.