СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
Web-разработка
Машинное обучение
Информационная безопасность

СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ
Языки программирования: PHP, R, Python
PHP-фреймворк: Yii2,
Библиотеки Python: Django, numpy, pandas, scipy, seaborn, matplotlib, scikit-learn, vowpal wabbit
Deep learning: tensorflow
Библиотеки Javascript: d3, dc, crossfilter
Менеджеры пакетов: composer, bower
Контроль версий: Git
ОС: Linux/Debian/Ubuntu/Centos/Kali, Windows/XP/7/8/10/, Windows Server/2008/2012/2016
СУБД: SQL - MSAccess, MSSQL, MySQL, Vertica; NoSQL – MongoDB, Redis
Виртуализация: Vagrant, VMWare, Docker, VirtualBox
Web: HTML, CSS, JavaScript
Среды разработки: Anaconda, Eclipse, NetBeans, RStudio, VisualStudio.
Big Data: Tableau, Palantir, Maltego, DWH, Airflow, MLflow

КОНКУРСЫ
Инфофорум
Лауреат конкурса "Инфофорум. Кубок информационной безопасности регионов" в номинации «Новое решение, проект, стартап» для обеспечения информационной безопасности перспективных цифровых решений.
2021

ПАТЕНТЫ
Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ
«Автоматизированная информационная система “NetSec-Мониторинг”»
(№ 2022667947 от 29 сентября 2022г.)
2022

Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ
«Автоматизированная информационная система “NetSec”»
(№ 2020618189 от 22 июля 2020г.)
2020

Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ
«Автоматизированная информационная система “Live-8”»
(№ 2015616652 от 17 июня 2015г.)
2015

Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ
«Автоматизированная информационная система “Allemalle”»
(№ 2015661541 от 29 октября 2015г.)
2015

Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ
«Автоматизированная информационная система “Zemas”»
(№ 2015661583 от 30 октября 2015г.)
2015

СФЕРА ИНТЕРЕСОВ
Интересует все что связано с данными - сбор, хранение, обработка, анализ, визуализация, организация инфраструктуры Big Data.
Последние 3 года занимался применением методов machine learning в решении прикладных задач, используя в процессе разработки библиотеки - pandas, numpy, sklearn, для вывода в продакшен - Docker, контроля версий - git.
Параллельно изучаю MLOps и production подход к ML исследованиям в рамках сообщества ODS(opendatascience)
Кроме того, разработаны интерактивные панели визуализации для мониторинга и аналитики:
- логов сетевого трафика системы обнаружения вторжений;
- данных системы контроля и управления доступом;
- открытых данных динамики изменения бюджета региона;
- результатов кластерного анализа сетевого трафика.
Имеются свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Интересуюсь художественной литературой, люблю слушать музыку (классика, рок). В сводное время занимаюсь спортом (футбол, бег, тренажеры).