Системный аналитик с опытом поддержки корпоративных приложений и базой в прикладной математике. Основной стек: SQL, REST API, Python, регрессионное тестирование и диагностика инцидентов.
Портфолио RU · Portfolio EN · Telegram · Email
Июль 2026 — сейчас · поддержка бизнес-приложений
- Диагностирую обращения и инциденты: воспроизвожу сценарии, сопоставляю поведение API, логов и данных, локализую вероятную причину.
- Проверяю данные и системные сценарии с помощью SQL, Python, REST API и командной строки.
- Пишу и поддерживаю регрессионные тесты для FastAPI API, включая позитивные, негативные и граничные сценарии.
- Передаю разработчикам воспроизводимый технический контекст: шаги, входные данные, логи, фактический и ожидаемый результат.
Февраль — май 2026
- Формализовал требования и моделировал процессы AS-IS / TO-BE в BPMN.
- Проектировал структуры данных и маппинг, работал с PostgreSQL и REST API.
Март 2025 — февраль 2026
- Мониторил серверную и сетевую инфраструктуру, проводил первичную диагностику инцидентов и координировал их устранение.
Исследовательский проект по краткосрочному прогнозированию направления цены фьючерса Si на Московской бирже.
- Данные: 219 529 минутных OHLCV-баров и 29 признаков.
- Модели: CatBoost, LightGBM, экспериментальные KAN/Mamba-proxy и attention-мета-модель.
- Проверка: временной holdout, purged cross-validation и векторизованный бэктест; результаты доступны через Streamlit.
Метрики проекта относятся к историческому исследовательскому бэктесту и не являются подтвержденной доходностью реальной торговой системы.
- Системный анализ: требования, BPMN, AS-IS / TO-BE, UML, PlantUML, техническая документация
- Данные и интеграции: SQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, SQLite, REST API, Postman, Python
- Тестирование и поддержка: pytest, FastAPI API, regression / smoke, анализ логов, диагностика инцидентов, 1С
- Data / ML: pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, TensorFlow, PyTorch
Учебные проекты
| Проект | Кратко |
|---|---|
| FSRCNN-ML | FSRCNN для super-resolution изображений на TensorFlow / Keras. |
| People Detection YOLO | Детекция людей на видео с YOLOv8 и OpenCV. |
| MovieShelf | Рекомендательная система фильмов на TF-IDF и cosine similarity с интерфейсом Streamlit. |
| Frontend Practice | Учебная веб-разработка: HTML, CSS и основы JavaScript. |
| Computer Vision | Детекция, сегментация и трекинг объектов. |
| Machine Learning | Feature engineering, SVM, k-NN, метрики и диагностика моделей. |
| SQL | PostgreSQL: оконные функции, индексы, транзакции, PL/pgSQL, PL/Python и оптимизация. |
| Эконометрика | Эконометрика и статистический анализ. |
| Excel | Учебные модели, прогнозирование и визуализация. |
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Прикладная математика и информатика · 2026
Яндекс Практикум — Фронтенд-разработчик · 2025
Cambridge B2 First (FCE) — English B2 · 2021