Javascript Developer & Python Developer & React Developer

Der Kandidat hat Erfahrung als Python-Ingenieur. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Entwicklung von Pipelines für die Vorhersage von Ereignissen unter Verwendung von Soft Computing und ML-Techniken für die Zeitreihenverarbeitung. Er verwendet verschiedene Python-Bibliotheken und die Sprache selbst, um anspruchsvolle Lösungen für die Vorhersage von Ereignissen zu entwickeln. Er arbeitete zwei Jahre lang als Software-Ingenieur. Später als Front-End-Entwickler in React.js und anderen Technologien im Zusammenhang mit modernen FE-Lösungen. Unter anderem haben wir die gesamte FE-Architektur entworfen, einschließlich des Webpacks. Seine Arbeit umfasste die Entwicklung von Webtechnologien, die IBM Watson Cloud Services nutzen. Als Mitglied des Entwicklungsteams half er bei der Erstellung von Anwendungen in Europa. Als Mitglied des KI-Teams sammelte er außerdem Erfahrungen in den Bereichen Deep Learning, Data Science und Python-Programmierung. Er hat an vielen komplexen Projekten im Zusammenhang mit IoT, ML, AI und DevOps gearbeitet und war in diesem Jahr bei zwei Projekten als Softwarearchitekt verantwortlich. Derzeit arbeitet er als Software-Architekt/Ingenieur und Product Owner, wo sein Team eine Desktop-Anwendung für die Immobilienverwaltung entwickelt. Das Unternehmen speichert Immobilien in einer Geodatenbank, ermöglicht eine effiziente Bearbeitung von Punkten und bietet Methoden zur Untersuchung von Beziehungen zwischen Immobilienparametern. Für die Erstellung einer benutzerfreundlichen Mapping-Lösung wurden POSTGIS und GEOJSON verwendet, und bei der Bereitstellung der Anwendung auf einem Server als SaaS wurden DevOps-Technologien wie Docker und Traefik genutzt. Da sie eine große Anzahl von Parametern zu verwalten haben, entschieden sie sich für die Sprache GraphQL. FE baut auf React und anderen Open-Source-Bibliotheken auf. Was seine Fähigkeiten angeht, so hat er Erfahrung mit React.js, Node.js, TypeScript, GraphQL, Apollo-Client und MVC-Frameworks für die Webentwicklung. In der Datenverarbeitung hat er Erfahrung mit Scipy, Pandas, Theano, TensorFlow und Keras. Er hat auch Erfahrung mit DevOps-Technologien wie Docker, Traefic, Swarm und Kubernetes. Seit 2018 arbeitet er an einem Projekt zur Signalverarbeitung. Das Programm basiert auf genetischer Evolution und Grammatiken und verwendet eine spezifische Strategie, um Signale zu beschreiben und die erforderlichen Lösungen zu generieren. Obwohl dieses Projekt nicht kommerziell ist, bildet es einen wichtigen Teil seines Lebens und er hat seine Diplomarbeit und seine Ausbildung darauf aufgebaut.

Python Engineer Jan 2022 – Present

• Worked on building a pipeline for stock prediction using Python libraries and capabilities.
• Focused on time series processing for stock prediction.

Software Engineer Jan 2020 – Jan 2022

• Worked as a front-end developer using React.js and other related technologies for a complex app.
• Collaborated with senior colleagues to draft the whole FE architecture.
• Contributed to handling a huge and complex app on a browser.

SW Architect/Engineer Jan 2017 – Dec 2020

• Worked on the development of web technologies using cloud services.
• Contributed to various complex projects related to IoT, ML, AI, and devOps.
• Used various technologies and worked as an architect for multiple projects.
• Was part of the AI team and gained experience in deep learning, data science, and Python programming.

SW Architect/Engineer, Product Owner Jun 2019 – Present

• Delivered a desktop app for managing real estates using technologies like POSTGIS, GEOJSON, docker, and traefik.
• Used GraphQL for flexibility and React and other open-source libraries for building the FE.

Solution for Signal Processing 2018 – Present

• Used Python, SciPy, Numpy, TensorFlow, Pandas, and Matplotlib for building a program based on genetic evolution and grammars.
• Worked on developing new ideas around ML and statistics, and used the program for thesis and training purposes.