Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Ivan Vinnik

Quantitative Software Engineer, з освітою у фізиці високих енергії.
Запропонуйте Ivan роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Україна Київ, Україна
1 година 36 хвилин тому
Вільний для роботи вільний для роботи
1 Сейф завершений
1 місяць 19 днів тому
1 замовник
зроблено 1 ставку
на сервісі 2 місяці
  • web разработка
  • web developer
  • Rust
  • python asyncio
  • Solidity
  • django
  • telegram python bot
  • Redis / PostgreSQL / MySQL
  • python
  • fastapi
  • aiogram
  • telegram bot
  • Blockchain
  • Web3 Growth

Рейтинг

Успішних проєктів
Немає даний
Середня оцінка
Немає даний
Рейтинг
505
Python
Криптовалюта та blockchain

Резюме

Вітаю!
Я Quantitative Software Engineer, з освітою у фізиці високих енергії.

Спеціалізуюся на розробці інфраструктури для збору даних, алгоритмічної торгівлі та Web3. Від глибокого R&D(Research & Development) ринків та бектестингу стратегій до написання швидких роутерів виконання - я допомагаю перетворити сиру ідею на системний прибутковий алгоритм.

Чим конкретно я можу вам допомогти (Мої послуги):

  • R&D, On-chain Аналітика та Пошук Ніш: Маєте ідею (наприклад, алгоритм для арбітражу або MEV-бот), але не знаєте, де її краще розгорнути? Я проводжу глибоке кількісне дослідження ринків: аналізую блокчейни, біржі, ліквідність та конкуренцію. Допоможу підібрати оптимальну мережу та нішу конкретно під вашу стратегію та розмір капіталу

  • Бектестинг та Валідація Стратегій (Quant Research): Перевірка вашої торгової логіки на історичних даних із суворим статистичним аналізом. Напишу тестове середовище (Paper Trading / Backtester) і математично доведу, працює стратегія чи ні, виключаючи ризик «підгонки» під історію (overfitting)

  • Збір мікроструктурних даних (Data Engineering): Налаштування безперервного збору Order Books (L2-стаканів), тіків або історичних даних з криптобірж, Polymarket чи DeFi-протоколів. Пакування даних у зручні формати (Parquet, БД) для подальшої аналітики без витоку даних

  • Розробка торгових ботів та систем виконання (Execution): Створення скриптів та роутерів для автоматичної торгівлі. Я розробляю логіку, яка враховує реальні ринкові умови: затримки мережі (latency tax), зміну спреду, проковзування (slippage) та захист від токсичного потоку ордерів

  • Системна розробка та DeFi-інфраструктура: Проектування відмовостійкого бекенду для взаємодії з блокчейном. Від надійної маршрутизації через RPC-ноди та інтеграції зі смарт-контрактами до розгортання масштабованої серверної архітектури. Забезпечую стабільну роботу системи без "вузьких місць".

Мій технічний стек:

  • Мови та бекенд: Python (FastAPI, Pandas, статистичний аналіз), Rust (high-performance модулі, системна логіка), TypeScript.

  • Web3 & Crypto:

    • Смарт-контракти та EVM: Solidity (читання, розробка та аудит економічної логіки), глибоке розуміння EVM-архітектури, оптимізації газу та управління станом.

    • Взаємодія з мережею: Ethers.js, Web3.py, низькорівнева оптимізація RPC-запитів (WebSockets, Multicall, батчинг транзакцій) для мінімізації latency.

    • DeFi & On-chain механіки: Аналіз Mempool, розуміння архітектури DEX, лендингових протоколів, ринків передбачень (Polymarket) та векторів MEV-активності.

  • Робота з даними: Parquet Data Lakes, PostgreSQL, оптимізація зберігання time-series даних.

  • Інфраструктура: Docker, Linux, налаштування хмарних або виділених серверів (AWS, GCP, Bare Metal) залежно від вимог проекту до latency.

Формат роботи: Можу працювати як незалежний R&D дослідник (аудит, аналітика, консалтинг), так і як hands-on інженер для написання production-коду. 

Дякую за увагу!😼

Навички та вміння

Портфоліо


  • 5000 UAH

    Високопродуктивний двигун семантичного пошуку

    AI та машинне навчання
    RustySearch — це обчислювальне ядро, написане на Rust, яке перетворює будь-яку базу даних на інтелектуальну систему відповідей. Замість класичного пошуку за збігом слів система розуміє семантику тексту, поєднуючи моделі машинного навчання зі швидкістю низькорівневої мови програмування.

    Архітектура: від тексту до вектора
    Процес пошуку побудований на гібридному підході та складається з двох етапів:
    1. AI-векторизація: Нейромережа (на базі архітектури Transformer) аналізує вхідний запит і перетворює
    його на багатовимірний вектор (ембеддінг), фіксуючи зміст та контекст.
    2. Rust-ядро: Алгоритм пошуку миттєво обчислює відстань між векторами та знаходить найбільш
    релевантні результати у великих масивах даних.

    Технічна інновація під капотом
    Щоб уникнути повільного лінійного пошуку, у системі реалізовано Inverted File Index (IVF). За допомогою алгоритму кластеризації K-means векторний простір розбивається на комірки Вороного. Завдяки цьому рушій не перевіряє кожен запис у базі, а одразу звертається до потрібного кластера, кардинально прискорюючи видачу.

    Ключові переваги системи
    Продуктивність: Час пошуку серед сотень тисяч записів становить менше ніж 2 мс — це у 30–50 разів
    швидше за аналогічні скрипти на Python.
    Універсальність: Ядро працює з будь-якими джерелами даних, від локальних файлів (JSON/CSV) до
    промислових баз (SQL/NoSQL).
    Гнучкість налаштувань: Архітектура на Rust дозволяє легко адаптувати систему під специфічні бізнес
    задачі, змінювати метрики схожості або інтегрувати її у складні розподілені мережі.
    Автономність: Продуктивність рівня хмарних векторних БД (наприклад, Pinecone), але з повним
    контролем над власними даними та без щомісячних підписок.

    Сфери застосування
    RAG-системи (Retrieval-Augmented Generation): Створення розумних асистентів, які відповідають на
    запитання на основі внутрішньої документації.
    E-commerce: Точні рекомендаційні системи, які пропонують товари за описовими або нестандартними
    запитами користувачів.
    Big Data аналітика: Пошук схожих патернів, дублікатів або аномалій у великих датасетах.

    Ефективність у цифрах
    Алгоритмічна складність: Знижена з лінійної O(N) до сублінійної O(√N).
    Точність (Recall): 90–98% при збереженні високої швидкості обробки.
    Час відгуку: Середня затримка пошукового запиту — 1.4 мс.

    #AI #MachineLearning #SemanticSearchс #nlp #RAG #highload #LowLatency #PerformanceOptimization #Algorithms #SystemProgramming #Backend #Rust
  • 8000 UAH

    Високочастотний HFT-бот для Polymarket (Web3 / Python)

    Криптовалюта та blockchain
    Розробка високочастотного торгового бекенду (HFT) для децентралізованого ринку передбачень Polymarket (мережа Polygon).

    Система в реальному часі аналізує потокові дані з Binance, обчислює багатофакторну скорингову модель та автоматично виконує угоди через смарт-контракти.

    Ключові інженерні рішення:
    • Sub-300ms Pipeline: Весь шлях від отримання сигналу до підтвердженого Web3-ордера займає менше ніж 300 мілісекунд.
    • Zero-Latency Discovery: Реалізовано алгоритм детермінованого передбачення майбутніх контрактів без API-пагінації, що дає перевагу у швидкості на старті торгового вікна.
    • Smart Order Routing: Інтелектуальна система обходу проблем з ліквідністю (Limit -> Cancel -> FOK) для мінімізації проковзування (slippage).
    • Advanced Risk Management: Вбудовані жорсткі ліміти на денний збиток, просадки та максимальний спред, а також екстрений Kill-Switch.
    • Async Web3 Integration: Оптимізовано криптографічний підпис EIP-712 (швидкість підпису ~45 мс) та налаштовано автоматичне on-chain виведення коштів (redeem) через RPC-провайдерів Polygon.
    https://github.com/itsyourdecide/Polymarket-BTC-Bot-Sniper

    Стек технологій: Python 3.11, WebSocket, Web3.py, asyncio, EIP-712, Telegram Bot API.

    #python #web3 #tradingbot #polymarket #crypto #backend #bot #blockchain #api-разработка

Відгуки та компліменти про виконані проєкти 1

14 квітня 1330 UAH
Аналіз структури бота

Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни

Все пройшло успішно. Рекомендую до співпраці

Активність

  Останні ставки 10
Знаходження та впровадження найкращих проєктів для 4 Mac Mini M4 машин
10 177 UAH
Python / Network Engineer: Мережева оптимізація бота (WAF, Connection Pooling, Asyncio)
1108 UAH
Фриланс-проєкт
25 000 UAH
Фриланс-проєкт
66 510 UAH
Фриланс-проєкт
1000 UAH
Фриланс-проєкт
Фриланс-проєкт
3547 UAH
Фриланс-проєкт
Бот для Bybit: відстеження зняття ліквідності та FVG
17 736 UAH
Компиляція бтк кор 0.4.0
6651 UAH