Марк Андреев

Я - опытный старший инженер-программист в компании Conundrum, специализирующийся на оптимизации систем машинного обучения и MLOps с использованием Java, Python, Kubernetes, Spring и Vert.x для хранилищ функций Kafka и Clickhouse. Кроме того, я обладаю глубокими знаниями PostgreSQL и Redis. Мои значительные достижения включают в себя улучшение обработки популярных запросов в 3 раза, снижение нагрузки на ЦП для прокси-серверов подписки Kafka в 5 раз и увеличение скорости запросов впечатляющие 15 раз.

Я активно участвую в проектах с открытым исходным кодом, таких как Keycloak, Apache Camel, Apache Ignite, Clickhouse, Zipkin и Tornado Swagger, внося разнообразный вклад: от реализации исправлений, таких как переопределение заголовка потребителем загрузки Azure Storage Blob, до расширенных функций, включая препроцессор целевого кодирования и интеграцию вывода с CatBoost.

Обладая степенью магистра прикладной математики и информатики от Московского государственного университета имени Ломоносова, я с увлечением внедряю инновации в технологии машинного обучения. Мой подход балансирует между повышением производительности и эффективным использованием ресурсов, основанный на глубоком понимании компромиссов.

- разобраться в Java Spring, Clickhouse, Kubernetes
- настроить DevOps процессы в SE / ML