Георгий
Вучетич

Я IT-специалист с опытом системного администрирования, разработки и работы с различными программными и инфраструктурными решениями.

За время работы, обучения и собственных экспериментов успел попробовать себя в разных направлениях IT: от программирования и backend-разработки до анализа данных, машинного обучения, Data Engineering и DevOps. Работал с Python, SQL, C#, C++, Bash и JavaScript/TypeScript, базами данных, API, Linux, Git и серверной инфраструктурой.

Основной язык — Python. В backend-разработке работал с FastAPI и REST API, изучал асинхронное программирование, аутентификацию и авторизацию, Redis и принципы построения серверных приложений. Использовал PostgreSQL и SQLite, знаком с MongoDB.

Отдельное направление моего развития — работа с данными и Machine Learning. Использовал pandas и NumPy для обработки и анализа данных, проводил EDA, работал со статистическим анализом и визуализацией. Изучал построение ETL/ELT-процессов и data pipelines, трансформацию и валидацию данных, Apache Airflow.

В Machine Learning работал и экспериментировал со scikit-learn, XGBoost, LightGBM и PyTorch: подготовкой признаков, обучением и оценкой моделей, подбором гиперпараметров и основами Deep Learning. Знаком с задачами NLP, Computer Vision, временными рядами, поиском аномалий, embeddings и рекомендательными системами.

Также уделяю внимание инженерной стороне ML: развёртыванию моделей, inference API, experiment tracking, версионированию моделей и данных, CI/CD для ML и построению воспроизводимых ML-процессов. Изучал и пробовал MLflow и DVC.

В инфраструктурной части работаю с Linux, Docker, Docker Compose, Git/GitHub и CI/CD. Знаком с GitHub Actions, Terraform, Prometheus и Grafana и постепенно углубляю знания в области автоматизации инфраструктуры и мониторинга.

Сейчас мой основной профессиональный фокус — Python, Machine Learning и MLOps. Продолжаю развивать собственные проекты и углублять знания в Data Engineering и DevOps, чтобы строить не только ML-модели, но и полноценные работающие ML-системы.