Peter Kwohdyehchick
Senior Softwareentwickler
Erfahrungen
Senior Softwareentwickler
LiftUP
- Leitete ein KI/LLM-Trainingsprojekt mit Ruby und Python, integrierte mehrsprachige Datensätze, optimierte die Modellleistung und annotierte komplexe Datenproben.
- Entwarf und implementierte containerisierte LLM-Trainingsumgebungen mit Docker und Kubernetes, gewährleistete reproduzierbare Deployments und skalierbare Infrastruktur über mehrere Cloud-Anbieter hinweg.
- Führte umfangreiche Code-Reviews und Debugging in Ruby und Python durch, identifizierte Code-Smells und Anti-Pattern und optimierte die Anwendungsleistung in KI-Pipelines.
- Implementierte CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und Jenkins, automatisierte Tests, Deployments und Monitoring von LLM-Projekten für eine konsistente Auslieferung.
- Arbeitete mit Dateningenieuren und Lösungsarchitekten zusammen, benchmarkte KI-Modelle, analysierte Ergebnisse und verfeinerte Trainingsdatensätze, was die Genauigkeit um über 20 % steigerte.
- Entwickelte interne Ruby-Skripte zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, einschließlich Datenbereinigung, Vorverarbeitung und agentenbasierter Codeausführung in einer Sandbox zur LLM-Bewertung.
- Dokumentierte hochwertige technische Notizen, Testergebnisse und Fehlerverfolgung, um Wartbarkeit und Reproduzierbarkeit in mehreren KI-Projekten zu gewährleisten.
- Betreute Junior Engineers in Ruby, Python und containerisierten Entwicklungspraktiken, förderte den Wissensaustausch zum Training und Deployment von KI-Modellen.
- Integrierte Monitoring-Tools wie Prometheus und Grafana, um Modellleistung, Systemmetriken und Infrastrukturzustand in verschiedenen Umgebungen zu überwachen.
- Optimierte mehrsprachige LLM-Trainingsworkflows, reduzierte Ressourceneinsatz und Trainingszeiten bei gleichbleibender Modellgenauigkeit und Stabilität.
- Entwickelte APIs und Datenpipelines, um Trainingsdaten effizient in LLMs einzuspeisen und gleichzeitig die Einhaltung von Datenschutz- und Governance-Richtlinien sicherzustellen.
- Arbeitete mit Projektleitern zusammen, um Leitlinien für neue KI-Domänen anzupassen und so eine flexible Einführung und fortlaufende Verbesserung der Modellqualität zu gewährleisten.
Senior Full-Stack-Entwickler
Softloft
- Entwickelte und wartete Webanwendungen mit Ruby on Rails und React, integrierte KI-gestützte Code-Review-Tools zur Steigerung der Entwicklerproduktivität.
- Implementierte containerisierte Entwicklungs- und Deployment-Workflows mit Docker und Kubernetes, wodurch die Release-Zyklen um 30 % verkürzt wurden.
- Erstellte und integrierte REST- und GraphQL-APIs, um Echtzeit-Datenfluss zwischen KI-Tools und Frontend-Anwendungen zu ermöglichen.
- Arbeitete mit interdisziplinären Teams zusammen, um ML-basierte Funktionen zu optimieren und die Systemleistung sowie Skalierbarkeit in kundenorientierten Anwendungen zu verbessern.
- Leitete technische Design- und Code-Review-Sitzungen, um die Einhaltung von Best Practices, OOP-Prinzipien und Ruby-Idiomen in allen Projekten sicherzustellen.
- Entwickelte Automatisierungsskripte in Ruby für Datenverarbeitung und Tests, verbesserte die Codequalität und reduzierte manuelle Eingriffe.
- Integrierte Monitoring- und Logging-Lösungen, einschließlich Grafana und ElasticSearch, um Systemzuverlässigkeit zu gewährleisten und Vorfälle schnell zu beheben.
- Dokumentierte Entwicklungsprozesse, Testabdeckung und KI-Integrationsansätze für zukünftiges Onboarding und Wartungszwecke.
- Nahm an LLM-Pilotprojekten teil, validierte die Prompt-Generierung, bewertete die Outputs und gab umsetzbares Feedback zur Verbesserung der Modellleistung.
- Betreute Junior Engineers in Full-Stack-Entwicklung und Best Practices für Codequalität, Tests und Deployment-Automatisierung.
- Arbeitete mit Projektleitern zusammen, um KI-Integrationsmöglichkeiten zu bewerten, und lieferte Erkenntnisse zur Verbesserung von Produktfunktionen und Benutzererfahrung.
Full-Stack-Entwickler
Sibedge
- Implementierte Webanwendungen mit Ruby on Rails und React und unterstützte automatisierte Datenverarbeitungs- und Testpipelines für KI/ML-Experimente.
- Entwickelte CI/CD-Workflows mit GitLab CI und Docker, um Deployments mehrsprachiger Anwendungen zu optimieren und die Systemzuverlässigkeit zu steigern.
- Führte Ruby-Code-Reviews durch, refaktorisierte Legacy-Code und schloss Testlücken, um hohe Qualitätsstandards in Produktionsumgebungen aufrechtzuerhalten.
- Erstellte APIs und integrierte Drittanbieterdienste zur Erweiterung der Anwendungsfunktionalität, mit Fokus auf KI-getriebene Datenworkflows und Benutzerinteraktionen.
- Erstellte und pflegte technische Dokumentationen, Fehlerverfolgung und Testberichte, um Wissensaustausch und Reproduzierbarkeit zu fördern.
- Unterstützte Pilot-KI-Projekte durch Bewertung der generierten Ausgaben, Dokumentation von Anomalien und Verfeinerung der Workflows zur Verbesserung der LLM-Leistung.
- Optimierte Datenbankabfragen und Datenpipelines für leistungsstarke Datenverarbeitung und stellte ein genaues sowie effizientes KI-Modelltraining sicher.
- Arbeitete mit DevOps-Teams zusammen, um containerisierte Lösungen bereitzustellen und Umgebungskonfigurationen für KI-Experimente zu verwalten.
- Betreute Teammitglieder in Best Practices für Ruby, automatisiertes Testen und CI/CD und förderte so technisches Wachstum und Produktivität.
Junior Full-Stack-Entwickler
Netguru
- Unterstützte beim Aufbau von Full-Stack-Anwendungen mit Ruby on Rails, React und PostgreSQL und trug zu Datenverarbeitung und KI-Modellintegration bei.
- Nahm an Code-Reviews teil, lernte Ruby-Best-Practices, OOP-Prinzipien und Testmethoden, um die Codequalität und Wartbarkeit zu verbessern.
- Unterstützte beim Einrichten von CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und sorgte für reibungslose Deployments von Webanwendungen sowie automatisierte Testdurchführung.
- Entwickelte Hilfsskripte und kleine Module in Ruby und Python für die Datenvorverarbeitung in internen KI- und Analytics-Projekten.
- Dokumentierte Entwicklungstasks, Testfälle und Bugreports, um die Projektransparenz und Teamzusammenarbeit zu verbessern.
- Arbeitete mit containerisierten Umgebungen unter Verwendung von Docker, um Anwendungen plattformübergreifend konsistent zu entwickeln, zu testen und zu deployen.
- Half bei der Integration von APIs und externen Diensten und sammelte Erfahrungen in der Automatisierung sowie in der Nutzung KI-gestützter Tools.
- Arbeitete mit Senior-Entwicklern zusammen, um Probleme zu beheben, Anwendungen zu debuggen und Best Practices in der Full-Stack-Softwareentwicklung zu erlernen.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (9.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Informationstechnologie (9.5 Jahre), Produktentwicklung (6.5 Jahre) und Qualitätssicherung (1 Jahr).
Zusammenfassung
Erfahrener Softwareentwickler mit über 9 Jahren in Full-Stack-Entwicklung, Cloud-nativer Architektur und KI-/LLM-Projekten. Erfahren in Ruby, Python und containerisierten Umgebungen. Versiert in Code-Review, CI/CD-Integration und im Training von KI-Modellen in verschiedenen Bereichen.
Fähigkeiten
Programmier-frameworks
- Ruby
- Python
- Javascript
- Typescript
- Rust
- Sql
- Rails
- React
- Node.js
- Spring Boot
- Docker
- Kubernetes
Architektur-design
- Microservices
- Cloud-native Architektur
- Objektorientiertes Design
- Metaprogrammierung
- Llm-trainingspipelines
- Systemskalierbarkeit
Api-integrationen
- Rest
- Graphql
- Webhooks
- Ki/ml-integrationen
- Integration Von Drittanbieterdiensten
- Automatisierung Interner Tools
Datenbank-orm
- Postgresql
- Mysql
- Sqlite
- Activerecord
- Sql-optimierung
- Nosql-datenbanken
- Datenbankdesign
Cloud Devops
- Aws
- Gcp
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- Ci/cd (Github Actions, Jenkins)
- Terraform
- Ansible
- Prometheus
- Grafana
Messaging
- Kafka
- Rabbitmq
- Aws Sns/sqs
- Grpc
Testing
- Rspec
- Pytest
- Jest
- Cypress
- Integrations- Und Unit-tests
- Tdd
- Qa-automatisierung
- Testdokumentation
Entwicklertools & Zusammenarbeit
- Git
- Jira
- Slack
- Agile/scrum
- Problemlösung
- Code-review
- Technische Dokumentation
- Kommunikation
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität Koszalin
Bachelor of Science in Informatik · Informatik · Koszalin, Polen
Profil
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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