Євген

ЄВГЕН РИЖ ЕВСЬКИЙ CV
вул. Святоюріївська, 08133 Вишневе [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Магістр із технічною освітою та аналітичним складом розуму. Маю базовий практичний досвід написання скриптів для
збору, обробки й візуалізації даних, а також практичні навички роботи з паяльним, ручним та електроінструментом.
Швидко опановую нові технології, мотивований навчатися та вдосконалювати технічні навички, вмію працювати з
документацією та використовувати AI-інструменти для ефективного вирішення інженерних задач. Відповідальний,
орієнтований на результат та відкритий до командної взаємодії. Шукаю стартову позицію або стажування (Trainee /
Junior / Internship) для вирішення прикладних завдань і професійного розвитку.

ОСВІТА І КВАЛІФІКАЦІЇ
Бакалавр наук вер. 2020 - лип. 2024
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
ФРЕКС ‑ 105 «Прикладна фізика та наноматеріали»

Магістр наук вер. 2024 - черв. 2026
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
ФРЕКС ‑ 105 «Прикладна фізика та наноматеріали»

ПРОЄКТИ
Desktop‑застосунок для реєстрації та аналізу оптичних сигналів (Магістерський проєкт)
Стек / Інструменти: Python, PyQt6, CAEN DT5761 SDK, SiPM.
Розробив десктопний GUI‑застосунок на Python (PyQt6) для керування процесом оптичних
вимірювань із фотонною роздільною здатністю.
Реалізував збір, збереження та візуалізацію даних у реальному часі, інтегрувавши
високошвидкісний АЦП CAEN DT5761 та кремнієвий фотопомножувач (SiPM).
Провів повний цикл розробки: від проєктування інтерфейсу до тестування й налагодження на
реальному апаратному обладнанні.
Активно застосовував AI‑інструменти для оптимізації розробки та рефакторингу коду.

Система аналізу ЕЕГ‑сигналів на базі ПЛІС (FPGA) (Бакалаврський проєкт)
Стек / Інструменти: Verilog, Vivado, Xilinx Spartan‑7, Python (NumPy, PySerial), UART.
Розробив апаратний прототип системи для класифікації станів людини (відкриті/закриті очі) на
основі частотного аналізу ЕЕГ‑сигналів у реальному часі.
Написав оптимізований код мовою Verilog у середовищі Vivado для обробки сигналів на базі
ПЛІС Xilinx Spartan‑7.
Інтегрував апаратне FFT IP‑ядро для швидкого перетворення Фур'є та виділення спектральних
максимумів альфа‑ритму (8–13 Гц).
Створив супутній Python‑скрипт (NumPy, PySerial) для зчитування бінарних біомедичних даних
та їх передачі на плату через інтерфейс UART.
Успішно виконав функціональне моделювання, синтез дизайну та тестування на фізичному
обладнанні.

НАВИЧКИ
Languages & Core: Python Базовий рівень Володіння паяльним
Data & Signal Processing: обладнанням Базовий рівень
NumPy, Matplotlib, FFT Базовий рівень Робота з ручним та
Hardware & Integration: електроінструментом Середній рівень
Робота з Vendor SDK Базовий рівень Базові вимірювання
Tools & Environment: VS мультиметром Середній рівень
Code, PyCharm, Windows Середній рівень

МОВИ
Українська Рідна мова
Англійська B1

КУРСИ
CPA: Programming Essentials in C++ січ. 2021 - черв. 2021
Cisco Networking Academy / C++ Institute
Засвоїв базові концепції програмування та основи об'єктно‑орієнтованого програмування (ООП)
на C++.

EF SET English Test серп. 2026 - серп. 2026
EF SET
Certificate: https://cert.efset.org/en/3PXCfu.