● Работал над документацией и тестированием CheetahML — платформы для развертывания и выполнения моделей ИИ. ● Оптимизировал архитектуру платформы для обеспечения совместимости с Kubernetes. ● Настроил среду для тестирования производительности. ● Провёл тесты производительности и оценил систему на основе её текущей архитектуры. ● Предложил изменения в архитектуре для динамического перераспределения ресурсов между моделями, что позволило снизить время отклика на более чем 12%.

● Возглавлял техническое планирование спринтов, обработку пользовательских историй, назначение задач и оценку трудоемкости с использованием GitHub Issues и Confluence для документирования процессов и спецификаций, что способствовало своевременному выполнению задач. ● Разработал Flask API для сервера, основанного на геолокации (LBS), для операционной системы Aurora. ● Спроектировал и реализовал базу данных для хранения данных о вышках сотовой связи, оптимизировав её для ускорения их извлечения. ● Организовал DevOps-процессы для CI/CD, настроив автоматизированное тестирование и используя Ruff и Hadolint для обеспечения соответствия кода стандартам Python, что способствовало созданию чистого, последовательного и безошибочного кода. ● Полностью задокументировал кодовую базу, создав Markdown-файлы с описанием основных настроек и функционала, обеспечив лёгкое понимание проекта и облегчение вклада участников. Также создал архитектурные диаграммы для иллюстрации взаимодействий модулей.

● Разработал и реализовал API для мобильного приложения покупок с использованием Spring Boot, обеспечив время отклика API менее 300 мс. ● Спроектировал базу данных и администрировал её на протяжении всего проекта, обеспечив оптимальные скорости записи и извлечения данных.