Pavlo Karalupov，加拿大温哥华开发人员
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Pavlo Karalupov

验证专家  in 工程

人工智能工程师和开发人员

Location
温哥华，卑诗省，加拿大
至今成员总数
2021年4月16日

Pavlo是一名拥有6年经验的全栈开发人员. 这包括在亚马逊网络服务公司的软件开发实习, 专注于亚马逊转录, 一个深度学习, text-to-speech application; a machine learning internship at Swisscom TV, focused on code-switching; and several small startups, 包括1 / 2.250家医院的500万用户. Pavlo拥有计算机科学硕士学位，专注于机器学习，这为他的行业经验提供了支持.

C#.NETASP.NETASP.. NET Web APILINQASP.NET CoreVue机器学习深度神经网络TypeScriptPyTorchBack-endFull-stackCSSPython

Portfolio

Microsoft
c++，分布式系统，数据库
Swisscom
Python, Kaldi, Bash, 语音到文本的转换, Docker, Kubernetes, 机器学习, Linux
亚马逊网络服务(AWS)
Python, TensorFlow，语音分析，深度神经网络，PyCharm...

Experience

.NET - 6年c# - 6年TypeScript - 5年ASP.NET - 5年ASP.. NET Core - 3年机器学习- 2年深度神经网络- 2年PyTorch - 2年

Availability

Part-time

首选的环境

Visual Studio, Visual Studio Code (VS Code)， Bitbucket, Jira, Confluence

最神奇的...

...我的工作经历是在一家四人的初创公司担任核心开发人员，后来发展到两个人.在乌克兰医疗市场拥有超过500万用户.

工作经验

软件工程师

2022年至今
Microsoft
  • 开发了一个数据库引擎来处理pb级的数据.
  • 审阅其他团队成员的代码并编写不同类型的测试.
  • 参与创建功能路线图和澄清业务需求.
技术:c++，分布式系统，数据库

研究科学家实习生

2020 - 2021
Swisscom
  • 提高了多语言能力, 自动语音识别(ASR)系统，用于瑞士电信电视语音助手的代码切换场景.
  • 为培训构建了一个Docker和Kubernetes管道.
  • 为语言模型的代码切换训练设置数据爬行.
技术:Python, Kaldi, Bash, 语音到文本的转换, Docker, Kubernetes, 机器学习, Linux

软件开发工程师实习生

2019 - 2020
亚马逊网络服务(AWS)
  • 使用TensorFlow为语音切分器开发了一个深度神经网络.
  • 创建并优化了具有3000多个小时语音记录的深度神经网络训练管道.
  • 改进了语音分配器，用于提高数百万亚马逊转录用户的转录质量.
技术:Python, TensorFlow，语音分析，深度神经网络，PyCharm, 代码评审, 机器学习, Linux, 亚马逊网络服务(AWS)

首席软件工程师

2019 - 2020
Triphub
  • 开发了一个带有JWT认证和授权的微服务web应用.
  • 在Bitbucket中设置CI工作流和版本控制流.
  • 使用Elasticsearch实现模糊全文搜索.
  • 从零开始创建后端和前端架构.
  • 领导由两名开发人员组成的团队，包括执行代码审查和分配任务.
技术:c#， ASP.. NET Core, Elasticsearch, PostgreSQL, TypeScript, Vue, 身份认证服务器, next.js、SignalR .NET, LINQ, CSS, HTML, Microsoft Visual Studio, Visual Studio Code (VS Code), 代码评审, 体系结构, JSON, JSON Web令牌(JWT), 软件架构, Back-end, Front-end, Microservices, Azure, C#.. NET、api、SQL、Travel、HTML5、REST、全栈、REST api、 .. NET Core，领导力，单元测试，集成测试，Azure Blobs, Vuex, Vuetify, ASP.. . NET Web API, ASP.. NET、Web API

软件工程师

2016 - 2018
IT4Medicine
  • 从零开始开发了一个web应用程序，现在有2个.500万用户.
  • 识别并优化了最常见和最慢的SQL查询, 这样可以节省30%的计算预算.
  • 建立CI/CD，使业务无痛地扩展到250多家医院.
  • 编写单元和集成测试，将回归测试时间从两周减少到几天.
  • 集成了处理推送通知和电子邮件活动提供商的API.
技术:c#， ASP.. NET、实体框架、HTML、CSS、TypeScript、Angular、SignalR、 .NET, LINQ, Microsoft SQL Server, 代码评审, Microsoft Visual Studio, 体系结构, JSON, 软件架构, Back-end, Front-end, C#.NET, APIs, SQL, Bootstrap, Healthcare, HTML5, REST, Full-stack, REST APIs, 单元测试, 集成测试, ASP.. NET Web API

软件工程师

2016 - 2016
Radacode
  • 将五家银行的协议集成到支付系统中，增加用户覆盖率.
  • 改进了从访问令牌到刷新令牌的身份验证和授权流.
  • 使用Jira作为报告工具，跟踪和修复bug.
技术:c#， ASP.. NET MVC, JavaScript， .NET, LINQ, Microsoft SQL Server, API集成, CSS, HTML, 代码评审, Microsoft Visual Studio, JSON, 实体框架, Razor, C#.. NET、api、SQL、金融系统、HTML5、REST、全栈、REST api、金融科技、单元测试、ASP.. NET Web API

医疗CRM (PB4)

web应用程序, 为乌克兰医疗改革从零开始创建的, 这使得患者可以在家与医生预约，并监控诊所活动.

我使用HTML开发了这个应用程序, CSS, JavaScript (AngularJS), TypeScript, Microsoft SQL, 和c# (ASP.. NET和实体框架). 有了这个应用程序，我赢得了几次黑客马拉松，现在已经超过2次了.500万活跃用户.

亚马逊转录

http://aws.amazon.com/transcribe/
亚马逊转录使开发人员可以很容易地在他们的应用程序中添加语音到文本的功能. 音频数据实际上是计算机无法搜索和分析的. 因此，录制的语音需要转换为文本才能在应用程序中使用. 从历史上看, 客户必须与转录提供商合作，这需要他们签署昂贵的合同，而且很难集成到他们的技术堆栈中来完成这项任务. 这些提供商中有许多使用过时的技术，不能很好地适应不同的场景, 比如联络中心常见的低保真电话音频, 这就导致了较差的准确性.

亚马逊转录使用深度学习过程, 称为自动语音识别(ASR), 将语音快速准确地转换为文本. 亚马逊转录可以用来转录客户服务电话, 自动化字幕, 并为媒体资产生成元数据，以创建完全可搜索的存档.

瑞士电信电视语音助手

http://www.swisscom.ch/en/residential/help/device/blue-tv/voice-assistant.html
语音控制允许您用您的声音操作瑞士电信电视盒. 瑞士人通常能流利地说一种以上的语言, if needed, 即使在同一个句子中，也能轻松地在它们之间切换吗. 这种现象在语音识别领域被称为语码转换.

瑞士电信的电视语音助手也出现了同样的现象. 在这种情况下, the user might switch between languages when searching for a foreign actor; for example, "帮我找一部格姆拉德·德帕迪约的电影,意图用英语表达，实体用法语表达.

在研究了代码转换和多语言语音识别的不同方法之后, 我将系统在代码转换场景中的单词错误率提高了10%.

PayPong

http://paypong.ua/
《欧博体育app下载》是渐进式游戏, online, 活跃、享受生活的即时金融服务平台. 它为金融需求提供了快捷方便的解决方案，例如:
•从一张卡到另一张卡以及通过银行转账.
•支付电话费、网费、水电费和其他服务费用.
•在15分钟内获得在线贷款，直接记入你的银行卡.
•保理和租赁.

Stockscore

用于浏览和评估购买特定股票风险的金融web应用程序.

我确定了客户的需求和要求, 选择技术栈, 从零开始实现系统, 编写单元和集成测试, 并配置了测试和部署管道.

Wellet

拉丁美洲地区的门票销售应用程序使用了几种支付提供商和几种支付方式(现金), card, 合作伙伴卖方, and more).

我负责后端应用程序的增强，例如客户预订配置文件，以便对票据执行各种操作, 与更多提供商集成, 机票办理登机手续, 使用指示板创建循环的后端任务, 等.

Languages

c#， HTML, CSS, Python, c#.. NET, TypeScript, JavaScript, SQL, Bash, HTML5, c++

Frameworks

ASP.. NET Core, ASP.NET, .. NET, JSON网络令牌(JWT)， .. NET Core, ASP.. . NET Web API, ASP.. NET MVC, Angular, next.. js、Razor、Bootstrap、Vuetify、实体框架 Core、FluentMigrator

库/ api

实体框架，Vue, LINQ, REST API, Vuex, PyTorch, SignalR, TensorFlow, OpenCV, Web API

Paradigms

面向对象编程(OOP)、微服务、REST、单元测试

Storage

JSON, Elasticsearch, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Azure Blobs, MySQL，数据库

Other

API集成, Back-end, APIs, Full-stack, 机器学习, 深度神经网络, 代码评审, 体系结构, 软件架构, Front-end, 语音到文本的转换, 数据分析, 身份认证服务器, 语音分析, 自然语言处理(NLP), 计算机视觉, 图像处理, Finance, Travel, 金融体系, Leadership, Fintech, 对象检测, 图像识别, 集成测试, 分布式系统, GPT, 生成预训练变压器(GPT)

Tools

Kaldi, Visual Studio, Bitbucket, Jira, Confluence, Microsoft Visual Studio, PyCharm, Dapper, Hangfire, Whisper

Platforms

Azure, Visual Studio Code (VS Code), Docker, Kubernetes, Linux, Arduino, 覆盆子π, 亚马逊网络服务(AWS)

行业专业知识

Healthcare

2018 - 2021

计算机科学硕士学位

瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL) -瑞士洛桑

2014 - 2018

计算机工程学士学位

塔拉斯舍甫琴科基辅国立大学-基辅，乌克兰