Irakli is available for hire
Hire IrakliIrakli Gugushvili
Verified Expert in Engineering
Python Developer
Location
Tbilisi, Georgia
Toptal Member Since
May 23, 2018
Irakli是一名Python开发人员，在多个行业拥有七年的经验. 他最初是一名机器学习开发人员, 扩展到一系列后端技术, 成为了网页抓取的专家. Irakli还精通云技术，目前是一名高级Python云工程师和AWS和Azure架构师. 他拥有数学和计算机科学学士学位，这为他的行业经验提供了支持.
Portfolio
HUB Security
Python, Django, Amazon Web Services (AWS)， Google Cloud Platform (GCP)...
Staunch Technologies (via Toptal)
亚马逊网络服务(AWS)、Python、Azure
Olmait
Python, Flask, Azure
Experience
Availability
Part-time
Preferred Environment
PyCharm, Windows, Visual Studio Code (VS Code)， Python, Git, Ubuntu
The most amazing...
...我开发的是我的股票价格预测模型使用LSTM.
Work Experience
Senior Python Back-end Engineer
2021 - PRESENT
HUB Security
- 使用Django为渗透测试平台创建后端基础设施.
- 开发了使用预定义的攻击脚本创建、运行和监控机器人的功能.
- 通过为用户添加创建功能来扩展平台功能, test, run, and monitor attacks manually.
- 在系统中实现了机器人地理定位功能.
- 集成Oracle云作为新的云提供商.
技术:Python, Django, Amazon Web Services (AWS)， Google Cloud Platform (GCP)， Oracle Cloud
高级Python云工程师| AWS和Azure架构师
2019 - 2023
Staunch Technologies (via Toptal)
- 开发了一个系统，其中根用户可以监视子用户的AWS活动.
- 创建网站，用于将Amazon VPC绑定到没有公网访问权限的Amazon EC2服务器上.
- 构建并开发了一个监控Azure用户活动的系统.
技术:亚马逊网络服务(AWS)、Python、Azure
Senior Python Engineer
2021 - 2021
Olmait
- 使用Azure Functions为推荐引擎创建ETL.
- 使用Flask实现推荐引擎的后端功能.
- 整合FAISS，进行矢量比较，提供更好的建议.
技术:Python、Flask、Azure
Web Scraping Expert
2019 - 2021
Explorium
- 开发了许多使用Scrapy抓取公开可用数据的项目, Selenium, Requests, BeautifulSoup, and other scraping technologies.
- 为URL数据收集、抓取、解析和存储创建了一个功能齐全的管道.
- 建立了一个系统，将定期运行，并检查多个网站抓取器的状态.
技术:Web抓取，Python
Python Developer
2019 - 2020
树屋科技集团(通过Toptal)
- 开发了一个部署在AWS上的电子邮件接收和解析器系统. 它接收电子邮件，解析其正文，并根据其内容调用不同的api.
- 创建了一个负责分析的数据分析器API.
- 开发了一个负责预测的数据预测API.
技术:Amazon Web Services (AWS)、Flask、Python
Data Scraping Engineer
2019 - 2019
Yipit (via Toptal)
- 开发了许多项目来收集公开可用的数据.
- 使用新方法重写旧的抓取器以增加覆盖率.
- 创建测试功能来比较不同的抓取脚本覆盖率.
技术:Web抓取，Python
Machine Learning Developer
2017 - 2019
Neiron
- 创建了一个股票市场价格预测模型.
- 在精益引擎中为预测构建了一个回溯测试环境.
- 使用Interactive Brokers服务器和Python API开发了一个纸质交易(模拟)系统.
- 构建情感分析工具，提高预测精度.
技术:机器学习，Python
Programmer
2016 - 2017
DoSo
- 为保险客户端实现不同的逻辑.
- 开发并部署了一个更新版本的再保险模型来帮助客户.
- 对每个保险逻辑模型进行测试.
- 使用ASP开发了一个web助手应用程序.NET MVC.
Technologies: ASP.NET MVC, C#
Programmer
2015 - 2016
Bank of Georgia
- 在SQL中实现不同类型的逻辑以供内部使用.
- 为银行员工开发了一个Java应用程序.
- 在应用程序和数据库端测试银行的功能.
Technologies: SQL
Experience
Penetration Testing Platform
我们创建了一个渗透测试平台，用户可以在其中运行和监视预定义的攻击. 用户可以手动创建自定义攻击，并对其进行测试、运行和监控. We used Django for the back end, PostgreSQL for the database, 用于部署AWS和单独的异步工具, GCP for bot creation and running, and Elasticsearch for logs.
Azure Monitoring System
我们开发了这个系统来监控Azure用户的活动，使用内置和自定义策略组合来检查合规性. 在不符合规定的情况下，系统会提醒业主解决问题. 如果需要，我们也可以在我方执行. 我们使用Azure逻辑应用程序启动, 执行逻辑的Azure函数, Azure队列存储用于在函数之间进行通信, and Azure Table to save the data.
AWS Monitoring System
该系统允许根用户监视子用户的活动. 它以一定的时间间隔运行，收集子用户活动，并在需要时强制执行遵从性. We used several lambda functions, SQS for communication, DynamoDB for saving the data, Elasticsearch for logs, Jenkins for CI/CD, 和Terraform的基础设施作为代码.
Recommendation Engine
这个项目是关于为视频流媒体平台创建一个推荐引擎. 我创造了整个基础设施, 从使用Azure函数的ETL开始, the back-end API using Flask, and finally, 使用Faiss的矢量比较和预测.
Connector (via Toptal)
我们创建这个网站是为了将一个具有NLB和TG设置的VPC附加到没有公共访问权限的EC2实例上. 这样使用服务器要安全得多. 我主要关注后端，在AWS Step Functions中实现了整个attach和detaching流水线. 我们在前端使用了带有API网关的React, Jenkins for CI/CD, 和Terraform的基础设施作为代码.
Public Data Scraper
这个项目包括使用Scrapy抓取各种公开可用的数据. 我为不同的数据源创建了管道和所有不同的蜘蛛. The main challenge for static websites was parsing different pages; for dynamic websites, 它模拟了加载数据的JavaScript请求. 我们使用Scrapinghub(现在的Zyte)进行部署，并使用带有DynamoDB的AWS S3来保存数据.
数据分析与预测系统(通过Toptal)
In this project, 我使用各种工具创建了一个数据分析器和预测系统，用于不同类型的数据. 然后，我使用Flask-RESTful创建了一个API，并将上面提到的系统包装在其中.
RedString书签系统(通过Toptal)
这是一个书签系统，可以保存url和它们的位置. 我们通过使用Google的地理位置和天气数据来完成这个任务，这些数据是通过IBM文本分析器抓取和分析的. 我们使用部署在AWS Elastic Beanstalk上的Flask作为主要技术.
电子邮件接收/解析系统(通过Toptal)
该系统可以接收电子邮件，对其进行解析，并根据其内容调用不同的api. 我们将它部署在AWS上，使用SES进行通知, S3 for saving the emails, RDS for saving logs, 和Lambda用于解析和调用API.
Deep Web Crawler (via Toptal)
该项目专注于使用Python Scrapy抓取深层网络以获取医学信息. 我创建并固定了爬行器和管道. 在这个项目中最具挑战性的事情是规模.
Building Tuner (via Toptal)
这个项目使管理大学建筑变得更加容易，因为大量的设备不断更新建筑数据. 我创建了一个数据库来存储所有的数据，并在此基础上建立了数据分析机制来处理所有的信息. 我还将所有这些打包到一个Python Dash web应用程序中，并将其部署在Heroku上.
Arabic Dialect Recognizer
这个项目分析和分类阿拉伯语语音. 制作它很有挑战性，主要是因为我不会说阿拉伯语. 我必须做一些额外的工作来正确评估不同的模型，并了解哪种模型更好.
LinkedIn Scraper
在我的职业生涯中，我创建了许多不同的LinkedIn抓取工具. 有些人使用高级搜索功能收集个人和公司数据，并提供最佳的结果过滤. 我还实现了账户轮换，以避免被封禁，并通过在AWS上部署爬虫程序实现了流程自动化.
Sentiment Analysis Tool
我创造了这个情绪分析工具来提高股票市场价格预测的准确性. It checks for tweets, 使用Word2Vec和CNN架构模型对它们进行分析, and outputs the sentiment. 这个项目非常具有挑战性!
Stock Market Price Predictor
我创建了一个股票市场价格预测模型. 然后我添加了使用精益引擎的回溯测试. Finally, 我设置了一个Interactive Brokers (IB)服务器，并使用IB Python API创建了一个纸质交易(模拟)环境.
Badminton Scraper and API
我创建了一个羽毛球直播比分的刮板, matches, draws, and players, 我在上面建立了一个API. 整个项目在Amazon EC2上进行了调度和部署. 这是我参与过的最大的抓取项目之一.
Reinsurance Company Project
这对再保险公司来说是一个巨大的项目. 我在c#中添加了完整的再保险功能. 最困难的挑战是理解复杂的保险逻辑和创建可重用代码.
Torrent Client
http://github.com/BartholomewKuma27/TorrentClientIn this project, 我实现了一个BitTorrent协议，允许用户创建自己的torrent客户端. 这是我使用Python并应用我的网络知识的第一个项目之一.
HTTP Server
http://github.com/BartholomewKuma27/HttpServer这是一个用C语言编写的HTTP服务器实现. 在这个项目中工作是具有挑战性和有趣的，因为我必须从头开始实现几乎所有的东西, 这扩展了我的技术经验.
Skills
Languages
Python, SQL
Frameworks
Flask, Selenium, Scrapy, Django
Libraries/APIs
请求，美丽的汤，熊猫，科学学习，Keras
Tools
Git, PyCharm, Jenkins, Terraform, Boto 3
Platforms
Amazon Web Services (AWS), Azure, Windows, Linux, Google Cloud Platform (GCP), Visual Studio Code (VS Code), Ubuntu
Storage
PostgreSQL, Amazon DynamoDB, Azure Table Storage, Elasticsearch, MongoDB, Oracle Cloud
Other
Web Scraping, Machine Learning
Education
2013 - 2017
数学和计算机科学学士学位
第比利斯自由大学-格鲁吉亚第比利斯
Collaboration That Works
How to Work with Toptal
在数小时内，而不是数周或数月，我们的网络将为您直接匹配全球行业专家.
1
Share your needs
在与Toptal领域专家的电话中讨论您的需求并细化您的范围.
2
Choose your talent
在24小时内获得专业匹配人才的简短列表，以进行审查，面试和选择.
3
开始你的无风险人才试验
与你选择的人才一起工作，试用最多两周. 只有当你决定雇佣他们时才付钱.
Top talent is in high demand.
Start hiring