Python-разработчик (NLP, Backend)
Санкт-Петербург, РоссияДжуниор • Миддл
Релокация • Удаленная работа • Частичная занятость • Работа в офисе
Опыт работы более 5 лет
Опыт работы более 5 лет
Есть файл резюме (защищен)
Короткая ссылка: gkjb.ru/g15Ip
О себе
На данный момент Главный специалист технической поддержки Управления международного сотрудничества.
Мои компетенции и опыт
Python-разработчик
Апрель 2024 — сейчас
Навыки:
- Python, NLP, промпт-инжиниринг, LLM (Ollama)
- Backend-фреймворки: FastAPI, Django, DRF, Flask
- ML/NLP-библиотеки: scikit-learn, pandas, numpy, NLTK, Gensim, TF-IDF
- Базы данных: PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, asyncpg, SQL
- Инфраструктура: Docker, Docker Compose, CI/CD (GitHub Actions), Git
- Тестирование: Pytest, Unittest
- Асинхронное программирование: asyncio, Aiogram
- Визуализация: Matplotlib, Seaborn, PCA/t-SNE
Ключевые реализованные проекты:
Embedding Visualizer
[Gensim, scikit-learn, Matplotlib, NumPy, PCA, t-SNE]
Интерактивный инструмент для семантического анализа и визуализации векторных представлений слов (Word2Vec, GloVe). Реализованы автоматическая загрузка и кэширование предобученных моделей, поиск ближайших соседей и аналогий, 2D-визуализация векторных отношений (PCA/t-SNE) с построением семантических кластеров, а также оценка качества модели на наборе Google Analogy Test Set. Проект включает интуитивный командный интерфейс с демо-режимом, контекстной справкой и автоматическим сохранением графиков.
Movie Recommendation System
[scikit-learn, pandas, TF-IDF, Aiogram, Matplotlib]
End‑to‑end система рекомендации фильмов на основе текстовых данных (жанры, актерский состав). Реализованы два алгоритма (TF‑IDF + косинусная близость и взвешенный актерский состав) и два интерфейса — консольное приложение с визуализацией и полнофункциональный Telegram-бот.
Wallet REST API
[FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy 2.0, asyncpg, Docker, Pytest]
Асинхронное высоконагруженное REST API для управления финансовыми балансами с гарантией консистентности данных при параллельных запросах. Реализованы конкурентная безопасность (транзакции READ COMMITTED, блокировки SELECT FOR UPDATE), полный CI/CD (Docker Compose, Alembic, GitHub Actions), автоматическая документация OpenAPI/Swagger, модульные и интеграционные тесты.
Video Analytics Bot
[Aiogram 3.7+, Ollama (Mistral 7B), PostgreSQL, asyncpg, промпт-инжиниринг]
Telegram-бот, преобразующий запросы на естественном языке в SQL-запросы к базе статистики видео. Использует локальную LLM для полной конфиденциальности и работы офлайн. Разработан детальный системный промпт, обеспечивающий стабильную генерацию SQL; асинхронная архитектура, оптимизированные индексы и пул соединений.
CountVectorizer Comparison
[scikit-learn, NLTK, pandas, Matplotlib, Seaborn]
Сравнительное исследование пяти методов предобработки текста (стемминг, лемматизация, удаление стоп-слов и др.) при векторизации новостных статей (датасет BBC News). Построен конвейер обработки, проведена оценка по точности, размеру словаря, скорости и плотности матрицы. Результаты визуализированы и оформлены в итоговый отчет.
Text Keyword Extractor
[scikit-learn, pandas, NLTK, TF-IDF]
Глубокий анализ алгоритма TF‑IDF: собственная реализация с нуля и детальное пошаговое сравнение с библиотечной версией scikit-learn. Разработан интерактивный CLI для извлечения ключевых слов, поиска документов, сравнения весов и формул. Проект демонстрирует понимание внутреннего устройства классических методов NLP и промышленных практик (NLTK, пагинация, модульная архитектура).
---
Gazprom International
Февраль 2014 — сейчас
Главный специалист технической поддержки Отдела технического перевода Управления международного сотрудничества
Особые достижения:
- разработал и внедрил в отделе систему учета трудозатрат на базе Excel, что позволило автоматизировать формирование отчетов и сократить время на их подготовку на 90%; система также повысила точность планирования загрузки переводчиков за счет использования исторических данных для прогнозирования
- внедрил в отделе систему автоматизированного перевода (CAT) Trados, с последующим переходом на отечественный Promt Translation Factory в рамках корпоративного курса на импортозамещение, что обеспечило унификацию терминологии за счет централизованных глоссариев, повышение качества и скорости перевода на 70% через переиспользование переводческих памятей, а также 100%-ную конфиденциальность корпоративных данных благодаря локальному развертыванию ПО на внутренних серверах компании
- организовал и внедрил в компании систему дистанционного письменного и устного перевода во время пандемии, что обеспечило непрерывность рабочих процессов и позволило компании выполнить 100% запланированных международных проектов без срывов сроков с сохранением операционной эффективности на прежнем уровне
Должностные обязанности:
- координация с командой разработки ПО Promt Translation Factory и управлением ИТ компании для устранения выявленных багов ПО и покрытия функционалом последующих версий ПО всех потребностей отдела
- анализ бизнес-процессов отдела и автоматизация рутинных задач (учет, отчетность, лингвистические процессы)
- техническая поддержка и администрирование корпоративного ПО для переводов
О себе
Python-разработчик с подтвержденной квалификацией (диплом о профессиональной переподготовке), который видит за кодом бизнес-задачу. Владею полным стеком для backend-разработки и создания веб-сервисов «с нуля»: от бизнес-логики на Python (Django, Django REST Framework, FastAPI, Flask) и работы с базами данных (PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, MySQL, SQLite) до контейнеризации (Docker, Docker Compose), развертывания и настройки CI/CD (GitHub Actions) с использованием Nginx, Gunicorn. Имею практический опыт применения машинного обучения (NLP, scikit-learn) и интеграции LLM (Ollama) для создания интеллектуальных функций.
Мой практический опыт включает полный цикл разработки — от проектирования архитектуры до работающего продукта, что подтверждают реализованные проекты. Более 12 лет работы в «Газпром Интернэшнл» сформировали системное мышление: там я инициировал и внедрял IT-решения (например, систему учета на Excel и миграцию на отечественный Promt), что доказывает способность самостоятельно находить точки роста, считать эффект и доводить идеи до измеримого результата (сокращение трудозатрат на 90%, повышение скорости работы на 70%).
Ищу позицию Python-разработчика в проектной команде, где смогу стать мостом между технической и бизнес-частями, применяя свой стек и нестандартный опыт для создания эффективного и поддерживаемого кода, который решает реальные проблемы и приносит пользу продукту.
Есть файл резюме (защищен)
Интересные кандидаты
Мы используем куки, потому что без кук наш сайт не работал бы, другие сайты не работали бы, да и вообще весь
интернет не работал бы
