Luboš Charčenko
Verified Expert in Engineering
Python Developer
Lubos是一名Python开发人员和熟练的解决方案架构师,拥有8年以上领导高负载系统开发团队的经验. 他还担任过创业公司Kiwi的创始工程师和首席架构师.com. Lubos excels at MVPs, distributed systems, performance optimization, web scraping, 并且在PostgreSQL等大型数据库集群方面有着丰富的经验, Elastic, and Cassandra. Lubos的经营理念是:“要么充满激情地去做,要么干脆不做。."
Portfolio
Experience
Availability
Preferred Environment
Python, Linux, Git, Docker,亚马逊网络服务(AWS)
The most amazing...
...我创造的产品是新西兰的Nomad.com. 这是一个独特的旅游搜索工具,用于规划多城市旅行, 扫描每一个旅行组合,寻找最优惠的价格.
Work Experience
Founder
Fintech Company
- 开发了一条管道,用于消费和存储来自美国股市的所有蜱虫, 它由每秒大约100万条消息组成.
- 建立了一个管道来准备各种不同的机器学习数据集,用于训练和测试神经网络.
- 实验了许多神经网络架构类型,并开发了基于卷积神经网络(CNN)和强化学习(RL)的交易策略。.
- 开发了一个交易代理,可以评估预测算法的结果,并在必要时每天重新分配投资组合.
Chief Automation Officer
Kiwi
- 应对新冠肺炎危机,将疫情对公司的影响降至最低.
- 优化取消预订的管理,并带领团队在极短的时间内开发全自动退款.
- 制定部门战略,随后进行重组.
- 根据投资回报(ROI)设置优先级和项目审查指南.
- 处理跨部门和部门与高层的沟通.
Chief Architect
Kiwi
- 为核心团队建立技术方向.
- 将搜索团队服务迁移到Docker,并为构建创建了CI/CD管道, testing, and deployment to AWS.
- 通过多种技术引领搜索引擎的发展, including AWS Redshift, Elastic, Cassandra, ScyllaDB, 和一个自定义的c++内存数据库.
- 在搜索api中实现Asyncio,从而更均匀地利用资源.
- Led the service migration to AWS, resulting in a hybrid architecture that used the best of both worlds; bare metal for services needing raw computation power and AWS for those needing security, scalability, elasticity, and availability.
- 从构思到生产,发明了Nomad产品, 一个独特的旅游搜索工具,计划旅行到多个目的地. Nomad会在一个多城市的旅行中寻找每一个可能的旅行组合,以找到尽可能低的价格.
- 创建了一个10人的团队,开发了一个名为Tequila的B2B平台,所有这些都在10周内完成.
- 作为解决不可能的问题的主要联络点.
Founding Developer | Co-owner
Kiwi
- 为未来的成长和发展奠定了技术基础.
- 基于高度优化的PostgreSQL集群,创建了搜索引擎的第一个高性能版本, 将航班组合成虚拟行间,能够进行高复杂度的大范围搜索.
- 开发一个安全的预订API,包括实现服务,如支付提供商或反欺诈解决方案.
- 设计并开发了一个定制的分布式模块化网页抓取系统,该系统采用复杂的抓取规划算法.
- 开发了一个数据管道,可以根据复杂的业务规则合并来自多个数据源的数据,在将飞行数据存储到数据库之前对其进行预处理.
- 设计并构建了一个模块化系统,用于通过航空公司网站处理预订和预订后的自动化, APIs, 和全球分销系统(GDS).
- 培训、指导并领导新开发团队.
Full-stack Developer
Colectora Software
- 为客户支持开发前端和后端功能, which monitored who was working, how long, 在哪些案件上加上它还限制了权限一次只有一个探员可以打开某些案件.
- 从Jira和Git创建自定义的自动化周报,以自动监控进度并估计功能的成本.
- 部署和实现自己应用程序的DevOps.
Lead Back-end Developer
MSI International
- 为固件构建并实现了自定义CI/CD管道, 从而使部署周期缩短50%.
- 为核心系统构建和设计新的体系结构,并对代码库进行广泛的重构, 使受影响范围内的新特性开发成本降低70%.
- 引入了Git,用于公司范围的版本跟踪,而不是SVN.
- 在短短两年内从后端工程师成长为部门主管.
- 领导一个有才华的开发团队, 其中包括计划和执行项目, employee reviews, and career ladders.
- 促进部门内利益相关者的有效沟通.
Experience
Special Iframe Proxy
一旦客户购买了特定的服务, Xteam在门户中为用户创建了一个帐户, bought the service, 并将其提供给用户,并留有空白, of course.
However, at some point, Xteam希望通过允许用户与门户交互而无需为某些服务提供凭据来增强客户端.
最后,一些门户对所有客户只有一个登录. 为了解决这些问题,我发明并构建了一个具有多种功能的代理.
Proxy Functions:
•它允许通过iframe通过调整标题打开几乎任何页面.
•它可以执行隐藏的自动操作,比如登录而不向最终用户显示凭据.
•它将所有链接重新路由到自己,并映射到原始链接, 因此代理知道通过iframe打开的网站的所有流量. That way, 它可以限制门户内的操作,并隐藏或更改门户的某些部分, 例如,仅为单个帐户门户过滤与特定用户相关的案例.
•它具有日志交互,可以将更改传播回主系统.
基于postgresql的多腿航班搜索
添加新航班或更新现有航班后, 数据库自动检查新组合的价格和有效性,并根据需要生成新的或删除无效的组合.
At the time, the database was processing 2,000 updates per second, 在3亿个现有组合之上,每秒有数以万计的更新.
对于搜索,我在多个搜索优化的PostgreSQL节点上使用级联复制.
基于强化学习和卷积神经网络的自动交易系统
技术:Python, Kafka, ScyllaDB,芹菜,Redis, Kubernetes, Datadog
数据通过管道进行处理,以创建空间中重要特征的4D表示,为卷积神经网络和深度强化学习创建历史和实时数据集.
Tech: Python, Pandas, NumPy
我尝试了很多不同的架构,最好的是基于CSPDarknet53的想法. First, 我通过并行独立代理实现了深度强化学习,训练同一个网络,使其能够同时处理整个投资组合,并在投资和对冲之间进行最佳分配.
A secure trader works with predictions and communicates with a broker API; it distributes capital between multiple algorithms and works with multiple trading accounts—monitoring, alerts, 还有带短信的紧急终止开关.
Tech: EC2, IB API, AWS 2-way SMS, PagerDuty, Datadog, Python, Asyncio, Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorBoard, TensorFlow, Keras, Jupyter
逆向工程网站和对抗反抓取
有时网站会用验证码程序进行反击, IP, 甚至记录鼠标移动或元素上的精确点击位置.
在保持模块性能和尽可能节省流量的同时对抗这些保护,这有力地将我的创造力推向了一个完全不同的水平.
Technology Stack: Under NDA
Low Code Web Automation
系统使用预编码的元素, which extract data, interact with the page, 并拖放到站点自动化计划中. 该系统旨在绕过CAPTCHA程序或其他反抓取技术.
Technology Stack: Under NDA
Education
计算机科学高中文凭
欧洲理工学院-捷克共和国
Skills
Libraries/APIs
REST api, TensorFlow, SQLAlchemy, Beautiful Soup, Keras, Pandas, NumPy, Requests, Puppeteer, Node.js、SciPy、Asyncio、Interactive Brokers API、Matplotlib、Protobuf
Tools
GitLab CI/CD, GitLab, Git, NGINX, Celery, Jira, RabbitMQ, Ansible, Vault, Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), TensorBoard, Jupyter, Podio
Languages
Python, SQL, CSS, HTML, Bash, JavaScript, PHP, Java
Storage
PostgreSQL, Datadog, NoSQL, Redis, ScyllaDB, Elasticsearch, MySQL, Memcached, Database Replication, PostGIS, Redshift, MongoDB
Platforms
Linux, Docker, Amazon Web Services (AWS), Kubernetes, Apache Kafka, PagerDuty, Rancher, Amazon EC2, Google Cloud Platform (GCP)
Paradigms
开发运维、敏捷、自动化、数据科学
Frameworks
Flask, Django, Jinja, Scrapy, Chrome
Other
Software Architecture, AWS Cloud Architecture, Distributed Architecture, Web Scraping, Scraping, Back-end Development, APIs, Back-end, Architecture, API Integration, Technical Leadership, Technical Project Management, Apache Cassandra, WebSockets, Machine Learning, 卷积神经网络(CNN), Proxy Servers, Relational Data Mapping, Data Structures, Localization, Software as a Service (SaaS), Deep Reinforcement Learning, Triggers, SSL Certificates, Regular Expressions, Proxies, Iframes
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