Резюме: Программист-инженер

Орлова Вероника Дмитриевна, 22.11.2007

Образование:

•Череповецкий химико-технологический колледж (ЧХТК), специальность «Информационные системы и программирование».

•Санкт-Петербургский государственный университет (СПбГУ).

•МГУ

•Доп обучение: Пекинский Государственный Университет

Навыки и технологии:

•Языки программирования: Python, Java, C++, JavaScript, SQL.

•Фреймворки и библиотеки: Django, FastAPI, Spring Boot, React, Pandas, NumPy, Scikit-learn.

•Инструменты: Git, Docker, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch, Kafka, Prometheus, Grafana, Nginx.

•Разработка и сопровождение информационных систем, микросервисная архитектура, REST API, работа с большими данными.

•Навыки командной работы, решения алгоритмических задач, написания чистого и документированного кода.

Проекты:

—«Система мониторинга IT-инфраструктуры учебного заведения»
Разработано в рамках дипломной работы в ЧХТК.
Стек: Python + FastAPI, PostgreSQL, Redis, React, Docker, Prometheus + Grafana.
Реализован централизованный сбор метрик (загрузка CPU, память, диск, сеть) с 50+ агентов по протоколу HTTP/2. Настроены алерты в Telegram при превышении порогов. Разработан веб-интерфейс для просмотра статуса всех узлов в реальном времени и исторических графиков. Система успешно внедрена в локальной сети колледжа для 3 компьютерных классов.
—«Платформа для автоматизированного сбора и анализа отзывов студентов»
Создан в рамках курса «Анализ данных на Python» в Яндекс Практикуме, затем доработан самостоятельно.
Стек: Python (Scrapy, Pandas, NLTK, scikit-learn), MongoDB, Streamlit.
Выполнен парсинг 10 000+ отзывов с образовательных порталов, проведена очистка и токенизация. Обучена модель тональности (Naive Bayes + TF-IDF) с точностью 86%. Результаты визуализированы в интерактивном дашборде с фильтрами по дате, источнику и тональности. Код выложен на GitHub с документацией.
—«Микросервисная система управления заявками техподдержки (Ticketing System)»
Разработан как pet-проект для портфолио.
Стек: Java (Spring Boot), PostgreSQL, Kafka, Redis, React + Redux, Docker Compose, Nginx.
Архитектура состоит из 4 микросервисов: Gateway (аутентификация через JWT), Core (CRUD заявок), Notifier (отправка email/Telegram-уведомлений), Analytics (сбор статистики по времени закрытия). Поддержка ролей (пользователь, инженер, администратор). Нагрузочное тестирование через JMeter показало пропускную способность 2 500 RPS. Полная документация OpenAPI и Swagger UI.
—«Генератор учебных тестов с адаптивной сложностью»
Реализован в ходе прохождения курсов «Алгоритмы и структуры данных» на Stepik и Лекториуме.
Стек: C++, Qt Framework, SQLite.
Алгоритм адаптации использует IRT (Item Response Theory) — сложность следующего вопроса зависит от предыдущих ответов пользователя. База вопросов (500+) с разметкой по темам и уровню сложности. Поддержка экспорта результатов в PDF и CSV. Работает как десктопное приложение для преподавателей и студентов.
—«Веб-агрегатор новостей IT-сообществ с системой рекомендаций»
Создан в рамках самостоятельного изучения React и рекомендательных систем.
Стек: Python (Django REST Framework), PostgreSQL, Elasticsearch, React + Next.js, Celery + Redis.
Парсинг лент Habr, RSDN, CyberForum и нескольких Telegram-каналов через RSS и API. Построен поисковый индекс в Elasticsearch. Рекомендательная система на основе коллаборативной фильтрации (User-Based CF) — пользователю показываются посты, которые понравились схожим по интересам юзерам. Реализована лента в реальном времени с кешированием. Проект выложен на VPS и доступен для демонстрации.

Дополнительное образование (курсы):

•Stepik:

«Python для начинающих»
«JavaScript для начинающих»
«Алгоритмы и структуры данных»
«Базы данных и SQL»

•Яндекс Практикум:

«Введение в Python»
«Введение в JavaScript»
«Введение в C++»
«Анализ данных на Python»

•Нетология:

«Основы Python»
«Java для начинающих»
«Программирование на 1С»
•HTML Academy:
«Базовый HTML и CSS»

«Адаптивная вёрстка»

«Основы JavaScript»

•Хекслет:

«Основы Python»
«PHP для начинающих»
«Java: базовый курс»

•Лекториум:

«Алгоритмы и структуры данных» (лекции от преподавателей ИТМО)
«Введение в машинное обучение»
«Системное администрирование и сети»

•Открытое образование:

«Основы программирования» (МФТИ)
«Базы данных» (ВШЭ)
«Веб-разработка» (ИТМО)

•GeekBrains (бесплатные модули):

«Основы Python: первый шаг»
«Git — система контроля версий»

•Codecademy (русскоязычные версии):

«Синтаксис Python»
«Интерактивный JavaScript»

Участие в профессиональных сообществах и форумах:

—Habr (Хабр): Крупнейшее русскоязычное IT-сообщество с публикациями, новостями и разделом вопросов и ответов.
—RSDN (Russian Software Developer Network): Один из старейших и авторитетных русскоязычных форумов для разработчиков по широкому кругу технологий.
—CyberForum: Популярный форум по программированию, электронике и смежным темам, подходит для начинающих.
—SQL.ru: Крупный форум для IT-специалистов, в том числе по базам данных.
—Lolzteam: Многофункциональный форум с обсуждениями программирования, безопасности, технологий и других IT-смежных тем.

Дополнительно:

•Стремление к профессиональному росту и изучению новых технологий.

•Коммуникабельность, ответственность, умение работать с большими объёмами информации.