Знаю языки программирования Python, C#, C++, Java. Имею навык работы с PostgreSQL, ASP.NET, Django, FastAPI, SQLAlchemy, навык работы со стеком технологий BigData: HDFS, MapReduce, Apache Hive, Apache Spark. Имею опыт администрирования Linux. Работаю с Frontend фреймворком React. Ориентируюсь в системах управления базами данных. Знаком с принципами настройки сетевого оборудования.
Мною было создано несколько проектов. На данный момент они размещены на GitHub.
Backend-приложение для работы с документами
CRUD-приложение, использующее фреймворк FastApi и выполняющее операции с базой данных на PostgreSQL.
Связь с базой данных выполняется с использованием библиотеки SQLAlchemy, модели используют библиотеки SQLModel и Pydantic. Пароли хранятся в зашифрованном виде, аутентификация выполняется с использованием протокола OAuth 2.0 и JWT-токенов. При работе приложения выполняется логгирование запросов, ответов, некоторых действий с базой данных.
https://github.com/artemdmm/documents-api
Разработка программного обеспечения для обмена сообщениями.
Реализована аутентификация и авторизация с использованием JWT-токенов. Обмен сообщениями производится по протоколу WebSocket.
Frontend приложение использует фреймворк React Native и представляет собой мобильное кроссплатформенное приложение. Написано на языке JavaScript.
Backend приложение использует фреймворк Django, написано на языке Python. Предоставляет асинхронное API для мобильного клиента и имеет простую оболочку, доступную в браузере.
Данные хранятся в базе данных PostgreSQL:
https://github.com/artemdmm/cclub-network-django, https://github.com/artemdmm/cclub-network
Обработка и анализ временных рядов с использованием инструментов Python. Представляет собой несколько небольших блокнотов, описывающих разные процессы, производимые с временными рядами, такие как: анализ аудио, определение шейплетов, проверка на стационарность, предсказывание различными способами. Активно используются Pandas, NumPy, Matplotlib: https://github.com/artemdmm/time-series
Обучение и тренировка нейросетей для классификации, детекции и сегментации изображений. Описано обучение моделей машинного обучения с использованием таких фреймворков, как Keras, PyTorch, Detr, Yolo: https://github.com/artemdmm/object-detection
Иностранные языки
Английский язык — разговорный
Добавить в избранное
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям