Контактна інформація

Шукач вказав телефон та ел. пошту.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/15268735/

Досвід роботи

Backend Developer (Intern/Junior)

з 03.2023 по 06.2024 (1 рік 4 місяці)
SoftServe, Львів (IT)

• Розробляв та підтримував бекенд-сервіси за допомогою Python, зосереджуючись на ефективній обробці даних та ETL-завданнях.
• Виконував аналіз та очищення даних за допомогою NumPy та Pandas, готуючи набори даних для моделей машинного навчання.
• Оптимізував складні SQL-запити та схеми баз даних у PostgreSQL, покращуючи швидкість пошуку даних та продуктивність системи.
• Впроваджував алгоритми машинного навчання для прогнозного аналізу. • Співпрацював у складі Agile-команди, використовуючи Git для контролю версій та беручи участь у перегляді коду.

Освіта

ЛНУ Франка

Комп'ютерні науки, Львів
Вища, з 2021 по 2025 (4 роки)

Додаткова освіта та сертифікати

Цифрова грамотність

2025
Сертифікат

Знання і навички

• C#
• Git
• Знання принципів ООП
• Користувач ПК
• Python
• SQL
• Dat
• NumPy
• Pandas
• Scikit-learn
• Data Cleaning

Знання мов

• Англійська — вище середнього
• Українська — вільно

Додаткова інформація

Мотивований спеціаліст з обробки даних (Data Scientist / Data Engineer) з міцним фундаментом в галузі інформатики та розробки серверних систем. Досвід побудови конвеєрів даних та проведення аналізу даних за допомогою Python (Pandas, NumPy) та SQL. Підтверджений досвід роботи в SoftServe в оптимізації запитів до бази даних та застосуванні алгоритмів машинного навчання. Міцний математичний досвід (розширена лінійна алгебра, дискретна математика та теорія ймовірностей) та вільне володіння скриптами Linux/Bash.

ПРОЄКТИ
Дослідження паралельного програмування та оптимізації продуктивності (бакалаврська робота)
• Проаналізував методи паралельних обчислень для оптимізації завдань обробки даних.
• Впровадив високопродуктивні алгоритми, що демонструють значне пришвидшення обчислень.
Виявлення шахрайства з цифровими активами (проект GitHub)
• Розробив систему аналізу даних зі смарт-контрактів та децентралізованих торгових пулів (Uniswap V2 та V3) для виявлення шахрайських токенів.
• Впровадив алгоритми для виявлення шахрайських схем, таких як Rug Pulls (закачування ліквідності) та Honeypots (обмеження продажу).
• Посилання на проєкт: github.com/Alexorlin/Digital-Asset-Fraud-Detection
Розумне прогнозування тривалості доставки (проект GitHub)
• Розробив інтерактивний веб-застосунок Streamlit на базі регресора випадкового лісу для прогнозування часу доставки відправлень.
• Впровадив систему подвійного прогнозування, що підтримує як пакетну обробку через завантаження CSV-файлу, так і форми параметрів ручного введення.
• Посилання на проект: github.com/Alexorlin/smart-delivery-prediction
Інтелектуальна панель аналізу конкурентів на ринку (проект GitHub)
• Розроблено автоматизований ETL-конвеєр, що збирає ринкові новини, криптоаналітику та дані соціальних мереж для аналізу конкурентів.
• Інтегровано сховище векторів ChromaDB та LangChain (RAG) для забезпечення запитів природною мовою щодо ринкових тенденцій та настроїв.
• Створено інтерактивну панель інструментів Streamlit зі зведеними звітами, згенерованими штучним інтелектом, та візуальною аналітикою в режимі реального часу.
• Посилання на проект: github.com/Alexorlin/Smart-Market-Competitor-Intelligence-Dashboard

НАВИЧКИ
• Мови програмування: Python (експертиза в NumPy, Pandas, Scikit-learn), SQL, Bash/Shell, C#.
• Інженерія даних та бази даних: PostgreSQL, MySQL, ETL-процеси, проектування та нормалізація баз даних, оптимізація запитів.
• Інструменти для роботи з даними: NumPy, Pandas, Jupyter Notebooks, Git.
• Інформатика та математика: теорія ймовірностей, лінійна алгебра, дискретна математика, алгоритми та структури даних.
• Системи та DevOps: Linux (керування користувачами, дозволи), мережі (TCP/IP, HTTP).