Figura professionale: Software Engineer

Nome Cognome: A. I.Età: 51
Cellulare/Telefono: Riservato!E-mail: Riservato!
CV Allegato: Riservato!Categoria CV: Developer / Web dev. / Mobile dev.
Sede preferita: Milano

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Sommario

Software Engineer

Esperienze

Mi occupo da quindici anni di sviluppo software come consulente nel ruolo di software architect/engineer e di team leader per gruppi di lavoro di quattro/cinque persone.
All’inizio di quest’anno ho conseguito una certificazione Udacity su Hadoop e MapReduce e successivamente ho presentato il paradigma di programmazione MapReduce al Java User Group di Milano; la presentazione è disponibile sul mio account slideshare. Inoltre, sul mio blog scrivo a tempo perso di dati e Hadoop.

 

Sul mio profilo LinkedIn potete trovare maggiori dettagli sulle mie esperienze professionali mentre sul mio repository github è presente il mio CV aggiornato oltre ai sorgenti di alcuni dei miei progetti.
 
Grazie dell’attenzione.
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  • Competenze sistemistiche:

    • Amministrazione di sistemi Linux (Debian-based), Bash scripting

    • TCP/IP, HTTP, FTP, NNTP, SMTP, IMAP, POP3

       

  • Database / DataGrid:

    • MongoDB, MySql, Postgresql, Oracle, Hazelcast, Terracotta

       

  • Linguaggi di programmazione:

    • Java, Groovy, Scala

    • Python, R, PHP, C, C++, Pascal, Object Pascal

       

  • Ambienti di sviluppo:

    • IntelliJ Idea, Eclipse, NetBeans

       

  • Web, framework, strumenti e librerie:

    • Java EE (Servlet, JSP, EJB)

    • Play framework, Grails, Spring, Hibernate/JPA, Wicket

    • Tomcat, Jetty, JBoss, GlassFish, HornetQ, Netty

    • JSON, XML (DOM/SAX), XSLT, XSL-FO, XMLSchema, Xpath

    • REST, Web Services (SOAP, WSDL), Axis

    • HTML, XHTML, CSS, Javascript, jQuery, Ajax

    • JUnit, DbUnit, FitNesse, Selenium, Hudson, Jenkins

    • Maven, Ant

    • Git, Subversion, CVS

    • Swing, LWJGL (OpenGL), WxPython, PyOpenGL

    • Solr, Lucene

       

  • Tecniche di Programmazione:

    • OOP, design patterns

    • Client/Server (socket)

    • Metodologie di sviluppo agili

    • MapReduce (Hadoop)

 

  • Machine learning

    • Reti neurali, algoritmi genetici

    • Linear / Logistic regression

    • Clustering (K-means, Random trees)

    • Sistemi di raccomandazione
       

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