Разработка Фронтенда и Бэкенда на Next.js - Реализация и расширение функционала веб-приложений с использованием Next.js, интеграция стейт-менеджера Zustand для эффективного управления состоянием приложения. - Интеграция с внешней системой сканирования и хранения сканов MeditLink. Разработка 3D WebViewer с использованием Three.js - Доработка и оптимизация уже реализованного 3D WebViewer с использованием Three.js, улучшение производительности и визуализации трехмерных объектов. - Доработка 3D сцены для создания более реалистичной модели челюсти. Разработка чат-бота на основе ChatGPT с библиотекой js.langchain - Реализация чат-бота с применением новой фичи (function/tool calling) чата GPT, расширяя возможности взаимодействия с пользователем. - Интеграция библиотеки js.langchain для создания более гибких и настраиваемых сценариев общения чат-бота с пользователями.

Разработка Облачной Платформы Cloud.Trassir.com - Написание фронтенда для категории вебаналитика, обеспечивая удобный и информативный интерфейс для анализа данных. - Внесение общих изменений во фронтенд всего облака. - Переписывание легаси с Dojo.js на React.js. - Внедрение Redux toolkit. - Расширение фронтенда статистики для партнеров, предоставляя дополнительные инструменты для анализа и мониторинга данных. - Разработка интеграции с сервисом doma.ai в части бэкенда. - Реализация расширения балансировщика нагрузки, оптимизирующего выбор "домашнего" сервера для новых пользователей, улучшая пользовательский опыт после регистрации. - Внесение небольших изменений в серверную часть и фронт кастомной админки, оптимизируя и улучшая функционал. - Написание SQL-запросов для обеспечения требуемой функциональности. - Участие в дежурствах на продакшн.

Биржа рекламы для Telegram (в разработке): https://dev.adpost.me/ - Разработка фронтенда и бэкенда календаря с использованием TypeScript, Ionic React, Apollo GraphQL на фронте, а также Python 3 и Django graphene на бэке - Разработка отдельного сервиса для интеграции с Telegram, используя бот и клиент - Сервис пишется на Python 3 и Quart - Для взаимодействия с ботом используется библиотека python-telegram-bot - Интеграция с Telegram клиентом производится посредством telethon - Бэк общается с сервисом через API и использует cron и Django commands для запланированных запросов -Всё это в отдельных Docker контейнерах и связано через docker compose. Приложение для медицинских услуг: https://epihelper.com/ - Разработка фронтенда и бэкенда календаря для мобильного приложения с использованием TypeScript, Ionic React, Apollo GraphQL и Recharts для фронта, а также Python 3 и Django graphene на бэке Дополнительные проекты: - Разработка проекта с использованием OpenCV и нейронной сети, написанной на pytorch, для распознавания состояния растений.

- Управление коллективом - Распределение задач

- Администрирование регионального программного комплекса "Назначение и выплаты пенсий" на базе IBM WebSphere Application Server и IBM DB2; - Разработка консольной программы на Python для парсинга и конвертации нескольких сотен тысяч файлов XML в XLSX и CSV; - Разработка парсеров внутренних порталов ПФР для автоматизации задач и выгрузки информации; - Использовал библиотеки requests, BeautifulSoup, xml, Selenium, Pandas, Numpy, ibm_db и multiprocessing; - Разрабатка программы для автоматизации восстановления бэкапов на удалённом сервере. Программа смотрела в определённые расшаренные папки по сети, делала сверку по имени файла и дате, после чего производила восстановление базы. Была сделана сборка в exe с помощью библиотеки Pyinstaller, для того чтобы не устанавливать python и остальные зависимости на сервер.

Мобильное приложение для балльно-рейтинговой системы: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.gstou.brs - Разработка на react native - Использовал классовые компоненты, так как хуки только-только появлялись - Использовал expo-cli для сборки - Backend был написан на Flask - Для запросов использовал Axios

Факультет автоматизации и прикладной информатики (ФАПИ), Информационные системы и технологии (инженер)

Coursera, Машинное обучение

Coursera, Deep Learning