Олександр

Олександр Онуфрiйчук
Паспорт: 3801404816 Дозвіл на роботу: Україна Громадянство: Україна
Дата народження: 29 січ. 04 Місце народження: Дніпро, Україна

 Номер телефону: [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
 Електронна адреса: [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
 Telegram: @somedumbslime
 LinkedIn: Олександр
 Дім: Дніпро (Україна)

ОСВІТА ТА НАВЧАННЯ

Менеджер
ДДАЕУ [ 1 вер. 21 – 25 трав. 25 ]
Місто: Днiпро | Країна: Україна | Рівень у ЄРК: Рівень 6 ЄРК

Менеджмент організацій, економічний аналіз, бізнес-планування, управління процесами, прийняття
управлінських рішень на основі даних, оптимізація діяльності підприємства, аналітичне мислення, робота з
інформацією та звітністю.

НАВИЧКИ

Hard skills

Python / SQL / Computer Vision / YOLO / PyTorch / scikit-learn / Data preprocessing / NumPy / Pandas / Git / Linux / J
upyter Notebook

Soft skills

Аналітичне мислення / Уважність до деталей / Самостійне навчання / Відповідальність / Системний підхід до
розв’язання задач

МОВНІ УМІННЯ

Рідна мова: Українська

Інші мови:
Англійська
СПРИЙМАННЯ НА СЛУХ B1 ЧИТАННЯ B1
ПИСЬМО B1 УМІННЯ МОВЛЕННЯ A2
МОВНА ВЗАЄМОДІЯ A2

Рівні: A1 / A2 – базовий користувач; B1 / B2 – самостійний користувач; C1 / C2 – досвідчений користувач

ПРОЄКТИ

[ 21 лют. 26 – 17 бер. 26 ]
CV Drone: система комп’ютерного зору для виявлення об’єктів Pet-проєкт у сфері Computer Vision для
побудови пайплайну виявлення об’єктів на відеопотоці з FPV-дрона з фокусом на real-time edge
inference.
• сформовано пайплайн підготовки даних: нарізка відео на кадри, очищення та організація датасету
 • зібрано датасет із 5783 зображень військових із камер FPV-дронів
• виконано дедуплікацію схожих зображень для зменшення надлишкових даних і покращення якості
вибірки
• проведено розмітку даних у CVAT та конвертацію датасету у формат YOLO
• реалізовано базовий контроль якості даних: перевірка missing labels, структури датасету, дисбалансу
класів і коректності розподілу на train/val/test
• навчено модель object detection на базі YOLOv12s для сценаріїв з обмеженими обчислювальними
ресурсами
• виконано валідацію моделі, аналіз метрик і перевірку якості детекції на тестових даних
• підготовлено inference pipeline як основу для подальшого edge deployment та real-time використання
• Стек: Python, PyTorch, OpenCV, CVAT, YOLO, NumPy, Matplotlib

Link: https://github.com/somedumbslime/cv-drone-detection-pipeline/

[ 11 січ. 26 – 30 січ. 26 ]
End-to-End Retail Data Pipeline for Analytics Pet-проєкт із побудови повного data pipeline від OLTP-
системи до аналітичного OLAP-шару для подальшої роботи з бізнес-даними.
• спроєктовано структуру OLTP-бази даних для зберігання операційної інформації
• реалізовано проміжний шар staging для первинного завантаження та підготовки даних
• побудовано процес трансформації даних у DWH із використанням таблиць фактів і вимірів
• створено data marts для спрощення аналітики та доступу до ключових бізнес-показників
• реалізовано ETL/ELT-логіку для перенесення, очищення та узгодження даних між шарами
• налаштовано оркестрацію пайплайну в Apache Airflow для автоматизації запуску та керування етапами
обробки даних
• виконано базовий контроль якості даних: перевірка повноти, коректності структури, зв’язків і
консистентності даних
• відпрацьовано повний цикл руху даних: OLTP → staging → DWH → data marts
Стек: Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, Docker, Apache Airflow
Link: https://github.com/somedumbslime/retail-data-engineering-pipeline

ВОДІЙСЬКІ ПРАВА

Водійські права: B