Специалисты Разработка

Разработчик с 8 годами опыта. Было реализовано более 6 успешных проектов. Soft skills:Коммуникабельный, аналитичный, системный, адаптивный, ориентированный на результат.

Разработка мобильных приложений на iOS и Flutter; Проектирование архитектуры приложений (MVC, MVP, MVVM, VIPER, Redux); Интеграция с REST API и GraphQL; Работа с push-уведомлениями; Работа с локальными базами данных; Unit-тестирование; Настройка многопоточност

Самостоятельная работа над задачами и MVP-проектами; Умение разбираться в незнакомых технологиях и быстро их внедрять; Опыт работы с legacy-кодом; Опыт работы в кросс-функциональной команде; Участие в code review; Ответственный подход к срокам и оценке задач.

Командная работа; Ответственность за результат; Технические обсуждения; Наставничество.

Внимание к деталям; Легкая коммуникация в команде.

Быстрое погружение в существующий код и чужую архитектуру; Аккуратность, внимание к деталям (верстка/UX); Ответственность за качество фич и багфиксов; Инициативность (рефакторинг, улучшение структуры проекта); Командная работа, коммуникация в распределенных ко

Работа в команде; Взаимодействие между командами; Оценка сроков и приоритизация задач; Проведение code review и наставничество младших разработчиков.

Командная работа; Решение сложных задач.

Коммуникация на английском в международной команде; Наставничество для менее опытных разработчиков; Умение формализовать требования.

Инициативность; Умение декомпозировать сложные задачи; Общение с заказчиками и дизайнерами.

Ответственность за результат; Самостоятельность; Умение работать в команде; Наставничество и помощь младшим разработчикам; Коммуникация с дизайнерами и backend-разработчиками.

Быстрая адаптация к новым стекам и доменам; Самостоятельное проектирование и реализация сложных бизнес-абстракций; Работа в кросс-функциональных командах; Внимание к автоматизации и качеству кода; Умение быстро разбираться в legacy-коде и сторонних системах; Р

Вовлеченность; Коммуникабельность; Тактичность; Умение слушать критику и высказывать ее в корректной форме; Умение разбираться в проблемах рабочего процесса (предлагать решения для улучшения рабочих деталей проекта, интересоваться мотивами и особенностями суще

Создал и вывел в продакшн полнофункциональную RAG-систему для крупного заказчика в EPAM — от подготовки данных и индексации до интеграции поиска и генерации ответов в рабочие процессы компании. Оптимизировал inference LLM-моделей, снизив стоимость облачных выч

Увеличил производительность CV-систем (FPS) до +50 % за счёт оптимизации inference (YOLOv8, TensorRT, ONNX). Повысил точность моделей компьютерного зрения до 92 % и отдельных CV-моделей на 15–20 %. Снизил latency инференса на 25 %, обеспечил обработку 5000+ за

Реализовал production-пайплайн сегментации повреждений аграрной техники в 4K-разрешении с F1-score 93.3% (ансамбль PIDNet + OneFormer, тайловая инференс-схема). Повысил качество моделей CV за счёт генерации синтетических данных (FLUX + LoRA): прирост F1 с 88%

Реализовал несколько production-систем на базе ML и Deep Learning (Computer Vision, LLM, ASR), включая рекомендательные системы, OCR и системы транскрибации. Разработал и внедрил LLM-решение для классификации и распознавания документов (Gemma-3-12B), ускорив о

Разработал AI-агрегатор-бота на FastAPI и Aiogram, поддерживающего генерацию текста, изображений и видео по пользовательским намерениям. Спроектировал и внедрил систему intent-парсера и диалогового менеджмента, обеспечив интеллектуальное поведение бота. Реализ

Разработал и внедрил чат-ассистента для врачей на базе RAG с векторным поиском, суммаризацией выписок и удобным markdown-форматированием ответов. Настроил автоматическое обновление эмбеддингов и оптимизировал скорость и качество ответов модели. Собрал прототип

Построил с нуля несколько высоконагруженных backend-систем. Разрабатывал серверную архитектуру, API, микросервисы, очереди, интеграции — полностью отвечал за техническую часть проектов. Реализовал сложную логику взаимодействия сервисов через Kafka, RabbitMQ и

Разработал и внедрил модели для диагностики возрастной макулярной дегенерации (OCT-изображения) с использованием SOTA-архитектур на PyTorch, адаптированных под задачу. Создал end-to-end CV-решения для промышленности и медицины (YOLOv8, ResNet, Autoencoder), вк

Разработал фреймворк для создания AI-агентов на базе LangGraph, обеспечив стабильное выполнение цепочек и удобную интеграцию с сервисами компании. Построил RAG-систему, повысив качество извлечения и точность ответов моделей на 35%. Реализовал и внедрил несколь