Javascript Developer & Node.js Developer & React Developer

Der Kandidat ist ein Fullstack-Entwickler/Engineer, der hauptsächlich mit Node.js arbeitet, mit dem er seit über einem Jahr kommerzielle Erfahrung hat, aber während der Schulzeit vier Jahre lang in Teilzeit damit gearbeitet hat. Bei seinem letzten Projekt entwickelte er eine Software für das Taximanagement. Jedes Auto hatte ein GPS-Gerät, das Informationen über Standort, Kilometerstand usw. übermittelte und live verfolgt werden konnte. Zu den Technologien, die er dabei verwendete, gehörten Node.js, React, Typescript, MongoDB und PostgreSQL. Neben Node.js kennt er auch maschinelles Lernen, Data Science, kann mit neuronalen Netzen arbeiten, kennt Datenanalyse, Javascript, Docker, Python, Flask, Jupyter. In Zukunft möchte er sich auf die Backend-Entwicklung konzentrieren. Er spricht Englisch auf B2-Niveau und erwartet, dass er in Projekten auf Englisch kommunizieren kann. Er hat Erfahrung mit agilen Methoden und hat kein Problem damit, diese anzuwenden.

Full Stack Software Engineer (05/2017 - 06/2022): Developed web applications in the transport and taxi domain, along with side projects based on customer requirements. Utilized technologies such as Node.js, React, TypeScript, MongoDB, PostgreSQL, Redis, Jupyter, Kubernetes, and Docker. Worked on a team of 5 developers.

Full Stack Developer (09/2019 - 05/2020): Developed an AI chart recommender system in data analytics and presentation online web tool. Implemented a machine learning model accessible via REST API. Collaborated with Instarea on a year-long school project. Used Python, Docker, ML, Flask, and Jupyter. Worked on a team of 5 developers.

Engineer (2019 - 06/2021): Completed a thesis on deep neural networks for information retrieval from medical image data. Specialized in segmentation using deep learning methods in the domain of medical image data, specifically organs at risk in CT scans. Proposed and evaluated a multi-step segmentation method using two neural networks. Worked on a team of 3 developers.

Bachelor (2016 - 2019): Conducted research on personalized recommendation systems in the domain of interesting places using the Yelp public dataset. Proposed a method based on collaborative filtering with ML clustering by business features to reduce rating sparsity. Worked on a team of 3 developers.

High School Diploma (2008 - 2016): Graduated from Gymnázium Antona Bernoláka v Námestove.

Language Skills: Slovak (Native), Other Language Skills: English (C1).

Digital Skills: Restful API, JavaScript ES6/TypeScript, Web Development, Linux, Git, Node.js, React.js, Docker & Kubernetes, NoSQL (MongoDB), Microsoft Office, CSS, Recommender Systems, Bootstrap, Data Science, Deep Learning, JSON, Software Engineering, Python, SQL, Machine Learning, HTML, Programming, JavaScript.