Ukraine's #1 job service
Михайло
Аналітик з маркетингу
- City of residence:
- Kyiv
- Ready to work:
- Remote
Contact information
The job seeker has provided: Phone numberMessenger
Name, contacts and photo are only available to registered employers. To access the candidates' personal information, log in as an employer or sign up.
You can get this candidate's contact information from https://www.work.ua/resumes/20356429/
Uploaded file
Quick view
version
This resume is posted as a file. The quick view option may be worse than the original resume.
Михайло Гончар [open contact info ](look above in the "contact info" section)
github.com/MykhailoHonchar
Аналітик даних (Junior) [open contact info ](look above in the "contact info" section)
Про мене
Аналітик даних і розробник програмного забезпечення з досвідом роботи з SQL, Python та проєктування
реляційних баз даних (MS SQL, PostgreSQL/Supabase). Наразі працюю в інженерній B2B-компанії, де проєктую
структури даних, пишу запити, мігрую дані та автоматизую бізнес-процеси за допомогою Python і n8n.
Академічний досвід у машинному навчанні та аналізі сигналів: створив наскрізний конвеєр, який перетворює
необроблені аудіодані на спектральні ознаки та класифікує їх за допомогою згорткових нейронних мереж. Маю
аналітичний склад мислення, уважний до деталей; вмію перетворювати хаотичні дані й ручні процеси на чисті,
надійні та автоматизовані.
Ключові навички
• SQL та написання запитів • Скрипти й автоматизація на • Спектральний аналіз / аналіз
• Проєктування реляційних БД Python сигналів
• Очищення та підготовка даних • Виділення ознак (feature • Лінійна алгебра (векторна та
• Міграція даних extraction) матрична математика)
• Машинне навчання (CNN) • Візуалізація даних
• Комп'ютерний зір • Scrum, Agile та Kanban
Технічні навички
Мови програмування: Python, SQL, C#, C++ Автоматизація: n8n, скрипти на Python
Бази даних: MS SQL, PostgreSQL, Supabase Доступ до даних / API: EF Core, FastAPI, REST API
ML і дані: TensorFlow, Keras, OpenCV, MediaPipe Інструменти: Git, Docker, Visual Studio, CLion
Аналіз сигналів: FFT, STFT, MEL- та LFCC-спектрограми Також: .NET / ASP.NET Core, Unreal Engine
Досвід роботи
Розробник програмного забезпечення, R-Project | липень 2026 – дотепер
Інженерна B2B-компанія – системи безпеки та слабкострумові мережі (R-Project)
• Проєктував схеми реляційних баз даних у MS SQL та PostgreSQL для зберігання й структурування даних
компанії.
• Писав SQL-запити та мігрував наявні дані між системами (підходи code-first і database-first).
• Писав скрипти на Python, що автоматизують повторювані бізнес-процеси та зменшують ручну роботу з
даними.
• Створював автоматизовані робочі процеси в n8n для оптимізації внутрішніх інженерних процесів.
• Проєктував і навчав моделі машинного навчання для внутрішніх задач компанії.
• Розробив внутрішню систему документообігу з інтеграцією ШІ та backend-сервіси на .NET для неї.
3D-художник, SoftField | травень 2026 – дотепер
Віддалена незалежна команда з розробки ігор – TD VOID, науково-фантастична гра жанру tower defense на
Unreal Engine 5.1
• Створив 8 готових до використання в рушії 3D-асетів (модульні елементи оточення, пропси, транспорт) з
оптимізованими текстурними масками (ORM, багатошарові маски).
• Брав участь в ухваленні дизайнерських, технічних і бізнес-рішень на командних зустрічах; допомагав з ігровою
логікою в UE Blueprints.
Проєкти з аналізу даних
Детектор AI-згенерованих фрагментів в аудіофайлах | github.com/MykhailoHonchar/FAudio_detect
Наскрізний конвеєр обробки даних для виявлення синтетичного аудіо та протидії поширенню неправдивої
інформації.
• Створив інструменти для збору, очищення та підготовки аудіодатасету для навчання.
• Виділяв ознаки методами спектрального аналізу: швидке та короткочасне перетворення Фур'є, MEL- і LFCC-
спектрограми.
• Розробив і навчив згорткові нейронні мережі (Keras/TensorFlow) для класифікації справжніх і AI-згенерованих
фрагментів.
• Пришвидшив обробку, розподіливши навантаження між кількома ядрами процесора.
• Створив інтерфейс на Tkinter, щоб результати можна було переглядати без роботи з кодом.
Опуклий многокутник найбільшої площі всередині зірчастого многокутника |
github.com/MykhailoHonchar/Convex_in_Star
• Проаналізував і реалізував методи обчислювальної геометрії на C++ з використанням CGAL та OpenCV,
візуалізував результати.
Освіта
Бакалавр, комп'ютерні науки – Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики, кафедра теоретичної кібернетики
Мови
Українська – рідна | Англійська – B2+ | Чеська – B1
Громадська діяльність
Активний учасник студентського самоврядування. Співзасновник D&D-клубу: розробив логотип, займався
закупівлею матеріалів і був співведучим ігрових сесій.
github.com/MykhailoHonchar
Аналітик даних (Junior) [
Про мене
Аналітик даних і розробник програмного забезпечення з досвідом роботи з SQL, Python та проєктування
реляційних баз даних (MS SQL, PostgreSQL/Supabase). Наразі працюю в інженерній B2B-компанії, де проєктую
структури даних, пишу запити, мігрую дані та автоматизую бізнес-процеси за допомогою Python і n8n.
Академічний досвід у машинному навчанні та аналізі сигналів: створив наскрізний конвеєр, який перетворює
необроблені аудіодані на спектральні ознаки та класифікує їх за допомогою згорткових нейронних мереж. Маю
аналітичний склад мислення, уважний до деталей; вмію перетворювати хаотичні дані й ручні процеси на чисті,
надійні та автоматизовані.
Ключові навички
• SQL та написання запитів • Скрипти й автоматизація на • Спектральний аналіз / аналіз
• Проєктування реляційних БД Python сигналів
• Очищення та підготовка даних • Виділення ознак (feature • Лінійна алгебра (векторна та
• Міграція даних extraction) матрична математика)
• Машинне навчання (CNN) • Візуалізація даних
• Комп'ютерний зір • Scrum, Agile та Kanban
Технічні навички
Мови програмування: Python, SQL, C#, C++ Автоматизація: n8n, скрипти на Python
Бази даних: MS SQL, PostgreSQL, Supabase Доступ до даних / API: EF Core, FastAPI, REST API
ML і дані: TensorFlow, Keras, OpenCV, MediaPipe Інструменти: Git, Docker, Visual Studio, CLion
Аналіз сигналів: FFT, STFT, MEL- та LFCC-спектрограми Також: .NET / ASP.NET Core, Unreal Engine
Досвід роботи
Розробник програмного забезпечення, R-Project | липень 2026 – дотепер
Інженерна B2B-компанія – системи безпеки та слабкострумові мережі (R-Project)
• Проєктував схеми реляційних баз даних у MS SQL та PostgreSQL для зберігання й структурування даних
компанії.
• Писав SQL-запити та мігрував наявні дані між системами (підходи code-first і database-first).
• Писав скрипти на Python, що автоматизують повторювані бізнес-процеси та зменшують ручну роботу з
даними.
• Створював автоматизовані робочі процеси в n8n для оптимізації внутрішніх інженерних процесів.
• Проєктував і навчав моделі машинного навчання для внутрішніх задач компанії.
• Розробив внутрішню систему документообігу з інтеграцією ШІ та backend-сервіси на .NET для неї.
3D-художник, SoftField | травень 2026 – дотепер
Віддалена незалежна команда з розробки ігор – TD VOID, науково-фантастична гра жанру tower defense на
Unreal Engine 5.1
• Створив 8 готових до використання в рушії 3D-асетів (модульні елементи оточення, пропси, транспорт) з
оптимізованими текстурними масками (ORM, багатошарові маски).
• Брав участь в ухваленні дизайнерських, технічних і бізнес-рішень на командних зустрічах; допомагав з ігровою
логікою в UE Blueprints.
Проєкти з аналізу даних
Детектор AI-згенерованих фрагментів в аудіофайлах | github.com/MykhailoHonchar/FAudio_detect
Наскрізний конвеєр обробки даних для виявлення синтетичного аудіо та протидії поширенню неправдивої
інформації.
• Створив інструменти для збору, очищення та підготовки аудіодатасету для навчання.
• Виділяв ознаки методами спектрального аналізу: швидке та короткочасне перетворення Фур'є, MEL- і LFCC-
спектрограми.
• Розробив і навчив згорткові нейронні мережі (Keras/TensorFlow) для класифікації справжніх і AI-згенерованих
фрагментів.
• Пришвидшив обробку, розподіливши навантаження між кількома ядрами процесора.
• Створив інтерфейс на Tkinter, щоб результати можна було переглядати без роботи з кодом.
Опуклий многокутник найбільшої площі всередині зірчастого многокутника |
github.com/MykhailoHonchar/Convex_in_Star
• Проаналізував і реалізував методи обчислювальної геометрії на C++ з використанням CGAL та OpenCV,
візуалізував результати.
Освіта
Бакалавр, комп'ютерні науки – Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики, кафедра теоретичної кібернетики
Мови
Українська – рідна | Англійська – B2+ | Чеська – B1
Громадська діяльність
Активний учасник студентського самоврядування. Співзасновник D&D-клубу: розробив логотип, займався
закупівлею матеріалів і був співведучим ігрових сесій.
Similar candidates
-
Employer brand manager
Remote, Other countries -
Аналітик з маркетингу
30000 UAH, Remote -
Спеціаліст з маркетингу
Remote, Kyiv -
Маркетолог
Remote -
Marketing manager
Remote -
Employer brand manager
Remote, Kyiv