Kan være tilgjengelig
(Oppdatert %updatedDate %)Software Engineer/Fullstack Developer
Oslo, Norway
Innfødt Norwegian, English, Mellomliggende Croatian, Nybegynner Spanish
- Fullstack Utvikler
- Python Utvikler
- Skytjenester og Infrastruktur Utvikler
Ferdigheter (23)
TJENESTER
Design
GODE KOMMUNIKASJONSEVNER
LÆRING
LØSNINGER
DOKUMENTASJON
Programmering
Python
GCP
PROGRAMVARE
FILTRERING
HTML
DATABASER
KARTLEGGING
PROTOTYPE
OPEN SOURCE
API
FRONT-END
STATISTIKK
Node.js
Nevrale Nettverk
TOPO
VURDERING
Oppsummering
Utvikler med bred teknologikompetanse og gode kommunikasjonsevner. Uteksaminert fra NTNU
med mastergrad i datateknologi og spesialisering innen algoritmer og high performance
computing.
Meget kompetent innen blant annet Python og JavaScript og med rammeverk som React, Django,
Express.js mm. Har i det siste også jobbet mye med skyløsninger i Google Cloud Platform (GCP).
Godt kjent med smidige arbeidsmetodikker fra både små og store team.
Veldig god evne til å sette seg inn i ulike domener og bruke teknologi til å komme frem til
pragmatiske løsninger som skaper verdi for kunden.
Fremhevede roller
Fullstackutvikler
Arbeidserfaring
2022-08 - Nåværende
2022-08 - 2023-05
Sentral funksjonalitet på platformen er utviklingsmiljøene, arbeidsprosessene og lagringsområdene for statistikkprodusentene. Noen av prosjektene jeg var med på å utvikle: - SSB-project, et open-source Python CLI for statistikkprodusenter bygget på hypermodern Python stacken. Var med å ta prosjektet fra en prototype som ble startet under SSB sitt hackathon til et ferdig produkt som er standard måten å utvikle statistikk på Dapla.
- Automatiseringsløsningen. En løsning som automatisk flytter og prosesserer sensitiv data i skyen uten at brukere skal måtte se eller ha tilgang til den.
Infrastrukturkoden er skrevet i Terraform og bruker tjenester som Cloud Run, VPC, Cloud Build og Pub/sub. Var med å utvikle løsningen fra starten til ferdig produkt. Løsningen var høyt prioritert av ledelsen i SSB og sentral for å kunne opprettholde GDPR krav på Dapla.
- Dapla team CLI. Et verktøy for enklere styring og oversikt av team, tilganger og lagringsområder i Google Cloud Platform, som Dapla er bygget på.
- Integrasjon av pseudonymiseringsfunksjonalitet. Var med på å integrere pseudonymisering sammen med automatiseringsløsningen for enkel bruk av statistikere på Dapla. Pseudonymiseringsløsningen består blant annet av et Java API laget i Micronaut som støtter format-perserverende kryptering av persondata.
En stor andel av koden for Dapla er åpen kildekode og tilgjengelig på SSBs GitHub.
TEKNOLOGIER Google Cloud (GCP), Pub/Sub, Atlantis, Cloud Storage, Enhetstesting, GitHub, Github Actions, Java, Jupyter, Jupyter Notebook, Kubernetes, Pytest, Python, REST, Terraform, Scrum, Azure Pipelines, CI/CD, Cloud Build, Cloud Run, Docker, GDPR, Parquet, Poetry, DevOps, KMS, JupyterLab, Virtual Private Cloud (VPC)
2022-07 - 2022-08
SEKTOR Stillingsannonsering på sosiale medier er et alternativ til dyr annonsering på Privat plattformer som Finn.no som har minimumspris på 10 000 kr. I tillegg bruker Finn.no også sosiale medier for å få søkere til stillingen din, bare at de er veldig dyre. Syss.no er laget for at hvem som helst skal kunne legge ut en stillingsannonse på sosiale medier, raskt og billig. Plattformen er integrert med Facebook Marketing API som betyr at brukere kan legge ut annonser på Facebook og Instagram, sette målgrupper og budsjett.
TEKNOLOGIER CSS, HTML, Stripe, Facebook Marketing API, REST, Python, React, Tailwind, Django, axios, Heroku, JavaScript, NPM, jwt
2021-11 - 2022-01
ROLLE: Fullstackutvikler Utviklet generell sidestruktur, navigering og API for nettsiden i Django med Python. Utviklet front-end, med bruk av Tailwind CSS, Django Templates og HTML. Designet databasen og brukte PostgreSQL til dette. Implementerte filopplasting, søkefunksjoner og filtrering.
2020-06 - 2020-08
2019-09 - 2019-12
2019-06 - 2019-08
2019-06 - 2019-08
Internt web-basert verktøy ble brukt til å gjøre denne vurderingen. I verktøyet videreutviklet jeg front-end (HTML og CSS) til å fremvise flere aspekter av hvert bilde, som gjør det enklere for utviklere å finne feil. Implementerte også backend algoritmer i Python for automatisk deteksjon av feil i bilder.
ROLLE: Backendutvikler Implementerte to forskjellige algoritmer for å bistå deteksjon av feil i bilder.
Algoritmene baserte seg på statistiske metoder for sammenligning av pikslene i bildet produsert av GPU med "gull-standard" bilder. Dyp-læring algoritmer, basert på konvulosjonelle nevrale nettverk ble også brukt til å detektere anomalier.
Algoritmene tok bilder med feil over en viss "threshold" og markerte hvor feilen lå på bildet.
ROLLE: Frontendutvikler Videreutviklet front-end av verktøyet til å fremvise flere aspekter av bildene slik at andre ingeniører i ARM kunne gjøre en enklere vurdering.
09.2020 - 12.2020 (4 mnd) SEKTOR Offentlig 06.2020 - 08.2020 (3 mnd) SEKTOR Privat Trondheim Kommune: Digitalt journalsystem Backend-utvikler og testansvarlig i prosjekt for Trondheim Kommune. Løsningen var en web-portal for å erstatte analogt journal-system brukt av ergoterapeuter.
Jobbet som backend-utvikler og test-ansvarlig i team av fem andre studenter/utviklere. Backend var laget i rammeverket Flask med Python som programmeringsspråk. Testingen involverte skriving av test-cases (unit tester og integrasjonstester) for front-end, som var laget med React og JavaScript.
ROLLE: Backendutvikler Kartlegging av behov. Oppsett av database (NoSQL, MongoDB). Utvikling av RESTapi.
ROLLE: Teknisk tester Programmering av integrasjonstester og unit tester for front-end og back-end av applikasjonen. Dokumentasjon av tester.
Equinor: Digitalt Improvement Proposal System Utvikling av nytt system fra bunnen av. Begynte med intervjuer av ansatte i organisasjonen for å kartlegge behov, deretter design av systemet i Figma og til slutt utvikling av systemet i Python og React. Systemet er en web-portal for ansatte hvor de kan legge frem forbedringsforslag i hvilken som helst del av organisasjonen i henhold til et spesifikt format.
ROLLE: Fullstackutvikler Utvikling av både front-end, back-end og deployment av prosjektet. Front-end var utviklet i React i henhold til designspesifikasjoner laget på forhånd i Figma.
Backend var utviklet i Flask, med Python. Deployment var utført ved hjelp av Radix, et internt verktøy laget av Equinor.
Akademisk bakgrunn
2016-01 - 2022-01