РЕЗЮМЕ
Профіль
Досвідчений розробник із глибокими знаннями в галузі обробки даних, автоматизації торгівлі та створення інтерактивних дашбордів. Спеціалізуюся на побудові моделей машинного навчання, аналізі ринкових патернів, інтеграції API та розробці високопродуктивних систем для автоматизації бізнес-процесів.
Ключові компетенції
- Розробка алгоритмічних торгових систем: Повний цикл створення середньо- та високочастотних торгових ботів на Python: від розробки математичної моделі та її тестування до інтеграції з біржовими API та розгортання.
- Кількісний аналіз (Quantitative Analysis): Застосування статистичних методів (Z-score, стандартне відхилення, кореляція) для виявлення ринкових аномалій, неефективностей та патернів, що не є очевидними для більшості учасників ринку.
- Data-Driven оптимізація стратегій: Глибокий аналіз логів та історичних даних для ітеративного покращення торгових алгоритмів, калібрування параметрів та максимізації показника Risk/Reward.
- Високопродуктивна обробка даних: Побудова відмовостійких асинхронних (asyncio) систем для збору, обробки та аналізу потокових даних у реальному часі з мінімальною затримкою.
- Машинне навчання та прогнозування: Розробка та валідація моделей ML (градієнтний бустинг, нейронні мережі) для прогнозування часових рядів та аналізу ринкових трендів.
- Інтерактивна візуалізація даних: Створення аналітичних дашбордів для моніторингу ринкових показників, кореляційного аналізу та візуалізації результатів торгових стратегій.
Технічний стек
- Мови: Python (Advanced)
- Data Science & Machine Learning: Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM, CatBoost, XGBoost, TA-Lib, Telethon.
- Backend та Бази даних: Django, Flask, PostgreSQL, SQLite, MySQL, MongoDB, Redis.
- Автоматизація та Парсинг: asyncio, aiohttp, multiprocessing, Celery, RabbitMQ, Scrapy, playwright
- Візуалізація: Dash, Flask, Plotly.
- API та Інтеграції: REST API (Binance, Bybit, OKX, KuCoin), Discord API (MidJourney), OpenAI API, JWT-аутентифікація.
- Інше: Telegram-боти (Aiogram, TeleBot), Git, Docker.
Досвід роботи / Проєкти
1. Інтерактивний дашборд для аналізу ф'ючерсних ринків
Стек: Dash, Flask, Plotly, PostgreSQL, asyncio, Pandas, TA-Lib
- Розроблено веб-додаток для візуалізації та аналізу фінансових даних у реальному часі.
- Реалізовано свічкові графіки з динамічним вибором торгової пари та таймфрейму.
- Додано модуль кореляційного аналізу активів з автоматичним виділенням сильно скорельованих пар.
- Впроваджено систему авторизації на основі JWT для захисту доступу.
- Створено два типи асинхронних парсерів для OKX: збір даних у реальному часі для 75+ пар та завантаження історичних даних.
2. Автоматизоване ПЗ для генерації зображень через MidJourney
Стек: Django, Discord API, OpenAI API
- Створено додаток для автоматичної генерації зображень через Discord-бота MidJourney, використовуючи ChatGPT для створення промптів.
- Реалізовано функціонал генерації, вибору, upscale та SEO-оптимізації зображень.
- Рішення працює безпосередньо з Discord API, що виключає витрати на сторонні сервіси.
3. Прогнозування цін на ф'ючерсах за допомогою ML
Стек: LightGBM, CatBoost, XGBoost, Pandas, TA-Lib
- Розроблено та протестовано моделі машинного навчання для прогнозування трендів.
- Проведено обробку та feature engineering на історичних даних (понад 1 млн свічок).
- Інтегровано мульти-таймфреймовий підхід для підвищення точності прогнозів.
4. Високопродуктивні парсери та системи автоматизації
Стек: asyncio, aiohttp, Scrapy, Selenium, Celery, RabbitMQ
- Створено парсери для збору даних з біржових API (Binance, Bybit, OKX) та веб-платформ (OLX, Prom.ua, Yelp, Airbnb).
- Використано асинхронні та багатопотокові підходи для обробки великих обсягів інформації.
- Автоматизовано взаємодію з внутрішніми API веб-ресурсів для мінімізації навантаження.
Особисті якості
- Системне мислення: Здатність бачити не окремі компоненти, а всю систему цілком — від математичної моделі до її технічної реалізації та поведінки в різних ринкових фазах.
- Адаптивність та висока здатність до навчання: Швидке освоєння нових концепцій (наприклад, перехід від класичних індикаторів до Z-score) та ітеративне покращення системи на основі емпіричних даних.
- Емоційна стійкість та прагматизм: Глибоке розуміння статистичної природи ринків, готовність приймати неминучі збитки як частину бізнес-процесу та фокусуватися на позитивному математичному очікуванні на довгій дистанції.
- Відповідальність, ініціативність, гнучкість, досвід роботи в режимі багатозадачності.
Додаткова інформація
- Впевнений користувач Windows та Ubuntu.
- Готовий до постійного навчання та нових викликів.
