Веб-разработка и IT
Рейтинг: 4 808
Профессионализм: 10
Коммуникация: 10
  • Образование: Cпециалитет
  • Тип занятости: Полный фриланс
  • Юр. статус: Самозанятый
Россия, Москва
Стоимость услуг: 900 за час
Иностранные языки: Английский язык
Был на сайте:

НейроРезюме*

Георгий Маслов разрабатывает ботов и автоматизированных агентов на Python с использованием AI-инструментов, реализуя решения от идеи до рабочего продукта. Его специализация — Telegram-боты, интеграция с внешними API, сбор и анализ данных из множества источников, а также автоматизация рутинных процессов с автозапуском и устойчивостью к сбоям. Он реализовал проекты включая торговые боты с риск-менеджментом, мультисессионные AI-агенты, системы анализа спортивной статистики и арбитражных возможностей, а также доработку open-source видеохостинга до MVP. Подход основан на проверке гипотез на реальных данных перед написанием кода, чтобы избежать траты ресурсов на нерабочие идеи.

Портфолио

Навыки и технологии: Python, Django, React, Flask, Telegram API, скрейпинг, автоматизация, риск-менеджмент, алгоритмическая торговля, обработка данных.

Проекты и достижения: Кандидат успешно реализовал несколько проектов, включая доработку видеохостинга на MediaCMS, где он исправил аппаратное кодирование видео, добавил функционал для уведомлений и модерации, что обеспечило кодирование видео с ускорением 9,3×. В проекте по скринингу арбитража на торгах по банкротству был разработан скрипт, который выявил 11 выгодных лотов с маржой до 35%. В проекте по анализу спортивной статистики кандидат создал Telegram-бота, который обеспечил 77,3% winrate на ставках. Также он разработал алготрейдингового бота, который протестировал несколько торговых гипотез, выявив устойчивые стратегии, и успешно запустил его в режиме реального времени.

Достижения и признание: Кандидат продемонстрировал способность к быстрому решению сложных задач и эффективному управлению проектами, что подтверждается успешным запуском нескольких инструментов, которые обеспечили значительные результаты и улучшили процессы для клиентов. Его подход к проверке гипотез на реальных данных позволил избежать ненужных затрат на разработку неэффективных систем.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version