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Valentin V.

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Fullstack Software Developer

I am an experienced full-stack software developer with a rich background spanning five years, currently serving as a team lead. My primary focus has been on Python and FastAPI, where I have honed my skills in crafting robust and efficient solutions. Additionally, I possess hands-on experience with front-end technologies, having worked extensively with Angular and React. In my pursuit of continuous learning, I am currently exploring the intricacies of Rust during my free time. My professional journey has involved leveraging various AWS resources, particularly in the realm of serverless architectures. I take pride in my commitment to producing clean and maintainable code, a principle that underscores my approach to software development.

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경력

iOLAP

4월 2021 - 현재

During my time at iOLAP, I assumed the role of a team lead, overseeing a team of 10 individuals. In this capacity, I provided leadership and direction. Additionally, I engaged in diverse projects, working closely with multiple clients ranging from bioscience to extensive IoT domains. I utilized AWS services, Terraform, Python, FastAPI, React, and PostgreSQL, creating pipelines, conducting migrations, developing portals, crafting various APIs, and automating workflows.

Ericsson Nikola Tesla

1월 2019 - 4월 2021 (2 , 3 )

At Ericsson Nikola Tesla, I played a pivotal role in API development, automation, and GitLab integrations. Leveraging OAuth2, Redis, FastAPI, Angular, OpenPyXL, Pandas, and MongoDB, I contributed to seamless system integration. Responsibilities included creating APIs, implementing automations, and optimizing GitLab workflows. Additionally, I worked on client-facing portals, enhancing user experiences. This approach delivered solutions meeting both internal and client-facing needs.

교육

Bachelor of Engineering in Information Technologies

Croatia

2018 - 2021

(3 )

출판물

Classification of Travel Modes from Cellular Network Data Using Machine Learning Algorithms

IEEE

In recent years, data availability surged, aiding traffic researchers. Cellular network data in large areas is valuable for route details via distant mobile stations, enabling automatic origin-destination data collection. This paper explores using cellular network origin-destination data for travel mode classification. A case study in Rijeka, Croatia, evaluates the dataset with five machine learning algorithms. Random Forest excels as the top performer with a 99.93% accuracy.

Machine Learning Approaches to Personality Classification on Imbalanced MBTI Datasets

IEEE

Datasets for machine learning personality classification using MBTI often face imbalances, impacting efficacy. This paper addresses this challenge by presenting outcomes from techniques to tackle imbalanced MBTI datasets. Adaptable to other domains, our focus is on natural language processing, navigating unique challenges in MBTI datasets for nuanced exploration of solutions.