Особисті дані приховані

СВЯТОСЛАВ МУЛЬКА
Telegram: @sviatikm | Email: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
github.com/Sviatoslav-Mulka

ОСВІТА: ПРО СЕБЕ
Випускник бакалаврату спеціальності «Комп'ютерні науки» (Львівський національний
Львівський національний університет університет імені Івана Франка). Маю практичний досвід full-stack розробки (Python,
Flask, JS) та роботи з машинним навчанням і Reinforcement Learning (PyTorch, Stable
імені Івана Франка
Baselines3). Зацікавлений у розвитку в напрямках Software/QA Engineering, а також
вересень 2022 — червень 2026 ML/Data Science. Швидко навчаюсь, маю сильну технічну базу з алгоритмів, структур

Бакалавр, спеціальність 122 даних та математики.

«Комп'ютерні науки»
ПРОЄКТИ
Сокальський ліцей №1 імені Олега
Романіва Дипломна робота 2025 - 2026

вересень 2015 — червень 2022 Розробив систему адаптивного керування світлофором на перехресті, задачу
формалізовано як Markov Decision Process (MDP).
Атестат про базову середню освіту з
Реалізував та порівняв два алгоритми: власну Deep Q-Network (DQN) з нуля на
відзнакою; атестат про повну загальну
PyTorch та PPO через Stable Baselines3.
середню освіту із золотою медаллю
Побудував симуляційне середовище на базі SUMO (Simulation of Urban MObility)
з інтеграцією через TraCI, обгорнуте у стандарт Gymnasium.
Сокальська загальноосвітня санаторна
Провів тестування на трьох сценаріях: стрес-тест, реалістичне міське
школа-інтернат навантаження, нова топологія без перенавчання.

вересень 2011 — травень 2015 Результати: DQN скоротив середній час очікування на 56%, PPO знизив викиди
CO₂ на 15,7% порівняно зі статичним таймером.

НАВИЧКИ: Виявив ключові феномени: деградацію політики при надмірному тренуванні та
CO₂-парадокс.

Мови програмування: Python (середній рівень), C++ Курсова робота — Usually: веб-застосунок
2024 - 2025
(початковий), C# (початковий), HTML/CSS/JS повсякденних інструментів
(середній рівень)
Розробив full-stack веб-застосунок на клієнт-серверній архітектурі, що об'єднує
ML/Data: PyTorch, TensorFlow (середній рівень), набір повсякденних інструментів в єдиному інтерфейсі.
NumPy, Pandas, Matplotlib (середній рівень) Бекенд: Python + Flask з модульною структурою через Blueprint; база даних
Бази даних: SQL (вище початкового рівня) SQLite з доступом через ORM SQLAlchemy.
Інструменти: Git, Google Workspace (високий рівень), Фронтенд: HTML5, CSS3, JavaScript, Bootstrap 5, jQuery — адаптивний та

ChatGPT/Claude/Gemini (високий рівень) інтерактивний інтерфейс.
Реалізував систему аутентифікації з хешуванням паролів (bcrypt) та захистом
Теоретична база: SDLC, OOP, API, UML, алгоритми та
від SQL-ін'єкцій.
структури даних, теорія ймовірностей і математична
Ключові модулі: трекер підписок з email-нагадуваннями, конвертер валют із
статистика, дискретна математика
зовнішнім API, калькулятор зарплати (податки, військовий збір), трекер калорій
Додатково: вміння писати технічну документацію
з візуалізацією (Chart.js), калькулятор ІМТ, розмірна сітка одягу (US/EU/UK),
планувальник заощаджень.
МОВИ: Реалізував REST API з обміном JSON через Fetch API / Axios; інтегрував AI-чат-
бот (Chatbase.co) для підбору рецептів.
Українська — рідна Проєкт побудований за патерном MVC: моделі (SQLAlchemy), шаблони
Англійська — B2 (HTML/JS), контролери (Flask routes).