0
Resume of Johannes Maria Frank | Русская версия
Key Information
| - Education (British): Programmer - Education (German): Electronics Engineer - Profession: Developer and Engineer - Date of Birth: 19.03.63 - Email: frank.johannes@yandex.ru - Phone: +7 985 168 80 54 - GitFlic: https://gitflic.ru/user/frankjohannes - GitHub: https://github.com/jmfrank63 |
 |
Profile
Developer and engineer with more than 30 years of experience in software and DevOps, specializing in open source development and cloud engineering. Known for exceptional troubleshooting skills and methodical approach characteristic of German engineering excellence. Professional in Rust, Python and cloud platforms such as Yandex, AWS and others, with experience in artificial intelligence technologies including Ollama, HuggingFace and DeepSeek.
Professional Experience
- Over 35 years of experience in software development with emphasis on open source projects.
- Deep knowledge and practical experience in cloud engineering, including deployment and management of applications on Yandex, as well as work with LLMs and Ollama.
- Development and support of complex software solutions in Rust, Python and other modern programming languages.
- Excellent problem-solving skills with successful resolution of complex technical issues.
- Collaboration with international teams, participation in cross-functional projects and open source communities.
- Extensive experience in embedded solutions development: FPGAs, SoCs, interfaces with ADC/DAC, microcontrollers, including work with Verilog, Vivado, Quartus, simulation, testbenches, and interfaces such as AXI, Avalon, SPI, JESD204B. Worked at companies such as Bonn GmbH / Rohde & Schwarz, Teknor (Canada) and Kontron, designing embedded computers, digital interfaces, and debugging hardware solutions.
Education
- Master’s in Computer Science, UCL Birkbeck, 2021.
- Bachelor’s in Telecommunications Engineering, Technical University of Berlin.
- Various certificates in cloud technologies and DevOps methodologies.
Technical Skills
- Programming Languages: Rust, Go, C, Python, JavaScript, Java, PHP, C# and others.
- Cloud Platforms: Extensive experience with Yandex, CDNVideo, AWS, Google Cloud and other cloud services.
- DevOps Tools: Skilled in Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible and CI/CD pipelines.
- AI, Network Storage and Others: Ollama, OpenAI, DeepSeek, Gemini, NetApp, S3, Postgres, SQLite3, SQS, Splunk, Elastic, Pocketbase, WebAssembly.
- Teamwork: Strong knowledge of Agile methodologies, code reviews and version control systems.
Languages
- Russian: Conversational level (B1).
- German: Native.
- English: Fluent.
- French: Conversational level.
Additional Skills and Achievements
- Significant contributions to numerous open source projects, demonstrating passion for collaborative software development.
- Recognition for expertise in cloud computing infrastructure, automation, and security.
- Award for exceptional problem-solving skills in software engineering competitions.
- Participation in embedded solutions development at companies Bonn GmbH / Rohde & Schwarz, Teknor (Canada), Kontron.
Open Source and Current Situation
- Right to work in Russia.
- Participation in open source projects.
- Valid visa until the end of August.
- TIN and SNILS number.
- Daily Russian language learning and ability to communicate.
- Knowledge of cultural characteristics and respect for Russian culture.
- Understanding the importance of knowing the language of the country in which you work.
- Bringing Western technologies and work style with consideration of Russian market specifics.
Highly Qualified Specialist Employment in Russia
I am currently working in Russia and have acquired all the necessary knowledge to assist with administrative processes. The Russian state is actively interested in attracting foreign specialists, and I fully support this initiative. The process of adapting and mastering the administrative requirements has been straightforward, and I am well-prepared to contribute effectively.
Significant GitHub Projects (Click on links)
- Github:Governor: Development and addition of rate limiter preview function and key removal capability.
- Python Trio #1 and Python Trio #2: Making significant changes to the Python Trio project, improving functionality and stability of the library. These contributions helped optimize the library’s performance, increasing its efficiency and enhancing its functional capabilities.
- IPFS/Kubo Issue #10134: Participation in resolving an issue related to the IPFS/Kubo project, contributing to improved functionality and stability of the system.
- Vagrant-Parallels Issue #398: Active participation in discussing and resolving a specific problem in the Vagrant-Parallels project, contributing to improved compatibility and stability.
- OctoPrint Issue #3318: Contribution to the discussion and resolution of an issue for the OctoPrint project, helping to improve its functionality and user experience.
- Github:jmfrank63: For a deeper understanding of my programming skills and contributions to software development, I recommend visiting my GitHub profile.
Artificial Intelligence Technologies
AI and Generative Models
- Foundational AI Concepts: Deep understanding of Artificial Intelligence (AI), Artificial General Intelligence (AGI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision (CV), and Generative AI
- Language Models: Practical experience working with Large Language Models (LLMs), including BERT, GPT, T5, LLaMA, Mistral, Claude, and Gemini
- Neural Network Architectures: Experience with Transformers, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)
- Generative Models: Hands-on experience with Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAE)
Training Methods and Algorithms
- Learning Paradigms: Expertise in Supervised Learning, Unsupervised Learning, Self-Supervised Learning, Reinforcement Learning (RL), and Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
- Advanced Techniques: Implementation of Few-shot, Zero-shot, and One-shot Learning, Federated Learning, Active Learning, Contrastive Learning, and Knowledge Distillation
- Data Curation: Applying curriculum learning techniques for preparing high-quality training datasets
Retrieval and Reasoning
- Augmented Generation: Implementation of Retrieval-Augmented Generation (RAG), Semantic Search, and Vector Embeddings
- Response Enhancement: Experience with Chain-of-Thought (CoT), Self-Consistency Decoding, Self-Reflection, and Function Calling
- Structured Data: Working with Knowledge Graphs and tool-augmented LLMs
Systems and Infrastructure
- Agentic Systems: Experience with Multi-Component Prompting (MCP), Agent-to-Agent (A2A) communication, AutoGPT, BabyAGI, and MetaGPT
- Frameworks: In-depth knowledge of LangChain, LlamaIndex, and Vector Database systems (FAISS, Pinecone, Qdrant)
- Model Optimization: Experience in Prompt Engineering, Fine-tuning, LoRA/QLoRA, and Memory-Augmented Models
Evaluation and Metrics
- Quality Measurement: Utilizing BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore for model output evaluation
- Comprehensive Testing: Analysis using TruthfulnessQA, MMLU (Massive Multitask Language Understanding), HELM, and MT-Bench
Optimization and Deployment
- Model Optimization: Experience applying Model Quantization, Distillation, and Pruning
- Deployment Frameworks: Working with ONNX, TensorRT, Triton, TorchServe, and vLLM
- Agent Runtimes: Implementation of CrewAI, LangGraph, and OpenAgents
Applied Use Cases
- Multimodal Systems: Development of Copilots, Virtual Assistants, Text-to-Image/Video/Audio systems
- Recommendation Systems: Creation of Personalized AI models with Conversational Memory
- Cutting-edge Technologies: Experience with Neurosymbolic AI, Neural Radiance Fields (NeRF), DreamBooth, ControlNet, and Open-Weight LLMs
Network Skills and Infrastructure Technologies
Networking Technologies
- Network Protocols: In-depth understanding of TCP/IP, UDP, ICMP, ARP, DNS, DHCP, HTTP/HTTPS, FTP, SMTP, POP3, IMAP
- Routing and Switching: Experience with routing protocols including OSPF, EIGRP, BGP; switching technologies including VLAN, STP, VTP, EtherChannel
- Network Security: Implementation of Access Control Lists (ACLs), Port Security technology, 802.1X, SSH, firewalls
- IPv4/IPv6: Design and implementation of addressing schemes, subnetting, route aggregation (VLSM and CIDR)
- Wireless Networking: Configuration and troubleshooting of Wi-Fi networks (802.11 a/b/g/n/ac/ax), WPA2/WPA3 security
Network Infrastructure and Management
- Network Administration: Configuration and management of routers and switches, optimization of network performance
- Virtual Private Networks (VPN): Implementation and management of Site-to-Site VPN, Remote Access VPN, GRE tunnels, IPsec
- Quality of Service (QoS): Configuration of traffic classification and marking, prioritization, traffic shaping
- Network Monitoring: Experience with SNMP, NetFlow, Syslog, network traffic analysis tools
- Network Automation: Use of scripting for automating network device configuration and monitoring
Reliability Considerations
- Fault Tolerance: Design and implementation of high availability solutions, including HSRP, VRRP, GLBP
- Troubleshooting: Systematic approach to identifying and resolving issues in network infrastructure
- Performance Management: Network load analysis, routing optimization and bandwidth management
- Redundant Communication Channels: Configuration of dynamic failover and load balancing to ensure continuity
Practical Experience
- Network Design: Development of scalable network solutions for enterprises of various sizes
- New Technology Implementation: Migration from IPv4 to IPv6, integration of SDN (Software-Defined Networking)
- Documentation: Creation of detailed technical documentation, network topology diagrams, workflows
- Capacity Planning: Analysis of network bandwidth requirements and expansion planning
Резюме Йоханнеса Марии Франка | English Version
Ключевые сведения
| - Образование (Британский): программист - Образование (Немецкий): инженер-електрончик - Профессия: Разработчик и инженер - Дата рождения: 19.03.63 - Email: frank.johannes@yandex.ru - Телефон: +7 985 168 80 54 - GitFlic: https://gitflic.ru/user/frankjohannes - GitHub: https://github.com/jmfrank63 |
|
Профиль
Разработчик и инженер с более чем 30-летним опытом в области программного обеспечения и DevOps, специализирующийся на разработке открытого исходного кода и облачной инженерии. Известен своими исключительными навыками устранения неполадок и методичным подходом, характерным для немецкого инженерного мастерства. Профессионал в области Rust, Python и облачных платформ, таких как Яндекс, AWS и другие, а также обладает опытом работы с технологиями искусственного интеллекта, включая Ollama, HuggingFace и DeepSeek.
Профессиональный опыт
- Более 35 лет опыта в разработке программного обеспечения с акцентом на проектах с открытым исходным кодом.
- Глубокие знания и практический опыт в области облачной инженерии, включая развертывание и управление приложениями на Яндекс, а также работу с LLM и Ollama.
- Разработка и поддержка сложных программных решений на Rust, Python и других современных языках программирования.
- Отличные навыки решения проблем с успешным устранением сложных технических проблем.
- Сотрудничество с международными командами, участие в межфункциональных проектах и сообществах с открытым исходным кодом.
- Обширный опыт в разработке встроенных решений: ПЛИС, систем на кристалле, интерфейсы с АЦП/ЦАП, микроконтроллеры, включая работу с Verilog, Vivado, Quartus, симуляцией, тестбенчами и интерфейсами AXI, Avalon, SPI, JESD204B. Работал в таких компаниях, как Bonn GmbH / Rohde & Schwarz, Teknor (Канада) и Kontron, занимаясь проектированием встроенных компьютеров, цифровых интерфейсов и отладкой аппаратных решений.
Образование
- Магистр информатики, UCL Birkbeck, 2021.
- Бакалавр по инженерии телекоммуникаций, Технический университет Берлина.
- Различные сертификаты в области облачных технологий и методологий DevOps.
Технические навыки
- Языки программирования: Rust, Go, C, Python, JavaScript, Java, Php, C# и другие.
- Облачные платформы: Обширный опыт с Яндекс, CDNVideo, AWS, Google Cloud и другими облачными сервисами.
- Инструменты DevOps: Умение работать с Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible и CI/CD пайплайнами.
- ИИ, сетевая система хранения и другие: Ollama, OpenAI, DeepSeek, Gemini, NetApp, S3, Postgres, Sqlite3, SQS, Splunk, Elastic, Pocketbase, WebAssembly.
- Работа в коллективе: Прочные знания методологий Agile, кодовых ревью и систем контроля версий.
Языки
- Русский: Разговорный уровень (B1).
- Немецкий: Родной.
- Английский: Свободное владение.
- Французский: Разговорный уровень.
Дополнительные навыки и достижения
- Значительный вклад в множество проектов с открытым исходным кодом, демонстрирующий страсть к совместной разработке программного обеспечения.
- Признание за экспертизу в области инфраструктуры облачных вычислений, автоматизации и безопасности.
- Награда за исключительные навыки решения проблем в конкурсах по программной инженерии.
- Участие в разработке встроенных решений в компаниях Bonn GmbH / Rohde & Schwarz, Teknor (Канада), Kontron.
Открытый исходный код и текущая ситуация
- Право на работу в России.
- Участие в проектах с открытым исходным кодом.
- Действительная виза до конца августа.
- ИНН (TIN) и номер СНИЛС.
- Ежедневное изучение русского языка и способность к общению.
- Знание культурных особенностей и уважение к российской культуре.
- Внесение западных технологий и рабочего стиля с учетом особенностей российского рынка.
Высококвалифицированное трудоустройство в России
Я в настоящее время работаю в России и обладаю всеми необходимыми знаниями для помощи в административных процессах. Российское государство активно заинтересовано в привлечении иностранных специалистов, и я полностью поддерживаю эту инициативу. Процесс адаптации и освоения административных требований был простым, и я хорошо подготовлен для эффективного вклада.
Значимые проекты на GitHub (Нажмите на ссылки)
- Github:Governor: Разработка и добавление функции предпросмотра ограничителя скорости и возможности удаления ключей.
- Python Trio #1 и Python Trio #2: Внесение значимых изменений в проект Python Trio, улучшение функциональности и стабильности библиотеки. Эти вклады способствовали оптимизации работы библиотеки, повышая её эффективность и усиливая функциональные возможности.
- IPFS/Kubo Issue #10134: Участие в решении вопроса, касающегося проекта IPFS/Kubo, что способствовало улучшению функциональности и стабильности системы.
- Vagrant-Parallels Issue #398: Активное участие в обсуждении и решении специфической проблемы в проекте Vagrant-Parallels, что способствовало улучшению его совместимости и устойчивости.
- OctoPrint Issue #3318: Вклад в обсуждение и решение проблемы для проекта OctoPrint, способствуя улучшению его функционала и пользовательского опыта.
- Github:jmfrank63: Для более глубокого понимания моих навыков программирования и вклада в разработку программного обеспечения, рекомендую посетить мой профиль на GitHub.
Технологии искусственного интеллекта
Искусственный интеллект и генеративные модели
- Фундаментальные концепции ИИ: Глубокое понимание искусственного интеллекта (ИИ), искусственного общего интеллекта (AGI), машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV) и генеративного ИИ
- Языковые модели: Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), включая BERT, GPT, T5, LLaMA, Mistral, Claude и Gemini
- Архитектуры нейронных сетей: Опыт работы с трансформерами, сверточными нейронными сетями (CNN), рекуррентными нейронными сетями (RNN), долгой краткосрочной памятью (LSTM), управляемыми рекуррентными блоками (GRU)
- Генеративные модели: Опыт работы с генеративно-состязательными сетями (GAN) и вариационными автоэнкодерами (VAE)
Методы и алгоритмы обучения
- Парадигмы обучения: Опыт в области обучения с учителем, обучения без учителя, самообучения, обучения с подкреплением (RL) и обучения с подкреплением с обратной связью человека (RLHF)
- Продвинутые техники: Имплементация few-shot, zero-shot и one-shot обучения, федеративного обучения, активного обучения, контрастивного обучения и дистилляции знаний
- Курирование данных: Применение техник курирования данных для подготовки высококачественных обучающих наборов
Поиск и рассуждение
- Обогащение генерации: Внедрение генерации с извлечением информации (RAG), семантического поиска и векторных эмбеддингов
- Техники улучшения ответов: Опыт работы с цепочками рассуждений (Chain-of-Thought), самосогласованным декодированием, саморефлексией и вызовом функций
- Структурированные данные: Работа со графами знаний и LLM с использованием инструментов
Системы и инфраструктура
- Агентные системы: Опыт работы с многокомпонентными запросами (MCP), коммуникацией агент-агент (A2A), AutoGPT, BabyAGI и MetaGPT
- Фреймворки: Глубокие знания LangChain, LlamaIndex и систем векторных баз данных (FAISS, Pinecone, Qdrant)
- Оптимизация моделей: Опыт в инженерии запросов, тонкой настройке, LoRA/QLoRA и системах с памятью
Оценка и метрики
- Измерение качества: Использование BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore для оценки результатов моделей
- Комплексные тесты: Анализ с использованием TruthfulnessQA, MMLU (Massive Multitask Language Understanding), HELM и MT-Bench
Оптимизация и развертывание
- Оптимизация моделей: Опыт применения квантования моделей, дистилляции и обрезки
- Фреймворки развертывания: Работа с ONNX, TensorRT, Triton, TorchServe и vLLM
- Агентные среды: Внедрение CrewAI, LangGraph и OpenAgents
Прикладное использование
- Мультимодальные системы: Разработка копилотов, виртуальных ассистентов, систем преобразования текст-в-изображение/видео/аудио
- Система рекомендаций: Создание персонализированных моделей с разговорной памятью
- Передовые технологии: Опыт работы с нейросимволическим ИИ, нейронными полями излучения (NeRF), DreamBooth, ControlNet и открытыми языковыми моделями
Сетевые навыки и инфраструктурные технологии
Сетевые технологии
- Сетевые протоколы: Глубокое понимание TCP/IP, UDP, ICMP, ARP, DNS, DHCP, HTTP/HTTPS, FTP, SMTP, POP3, IMAP
- Маршрутизация и коммутация: Опыт работы с протоколами маршрутизации OSPF, EIGRP, BGP; технологиями коммутации VLAN, STP, VTP, EtherChannel
- Сетевая безопасность: Реализация списков контроля доступа (ACL), технологии Port Security, 802.1X, SSH, межсетевых экранов
- IPv4/IPv6: Разработка и внедрение схем адресации, подсетей, агрегирование маршрутов (VLSM и CIDR)
- Беспроводные сети: Настройка и устранение неполадок Wi-Fi сетей (802.11 a/b/g/n/ac/ax), WPA2/WPA3 безопасность
Инфраструктура и управление сетью
- Администрирование сетей: Настройка и управление маршрутизаторами и коммутаторами, оптимизация производительности сети
- Виртуальные частные сети (VPN): Внедрение и управление технологиями Site-to-Site VPN, Remote Access VPN, GRE туннели, IPsec
- Качество обслуживания (QoS): Настройка классификации и маркировки трафика, приоритезации, формирования трафика
- Мониторинг сети: Опыт работы с SNMP, NetFlow, Syslog, инструментами анализа сетевого трафика
- Автоматизация сети: Использование скриптов для автоматизации настройки и мониторинга сетевых устройств
Вопросы обеспечения надежности
- Отказоустойчивость: Проектирование и внедрение решений высокой доступности, включая HSRP, VRRP, GLBP
- Диагностика неисправностей: Системный подход к выявлению и устранению проблем в сетевой инфраструктуре
- Управление производительностью: Анализ сетевой нагрузки, оптимизация маршрутизации и пропускной способности
- Резервные каналы связи: Настройка динамического резервирования и балансировки нагрузки для обеспечения непрерывности
Практический опыт
- Проектирование сетей: Разработка масштабируемых сетевых решений для предприятий различных масштабов
- Внедрение новых технологий: Миграция с IPv4 на IPv6, интеграция SDN (программно-определяемых сетей)
- Документация: Создание подробной технической документации, схем сетевой топологии, рабочих процессов
- Планирование мощностей: Анализ требований к пропускной способности сети и планирование расширения