Мої останні роботи

Написав Rust desktop-застосунок на 63K рядків (Tauri): offline-first sync engine з hybrid logical clock та versioned AEAD-конверт на аудитованих примітивах (AES-256-GCM, HKDF, Argon2id, HPKE). Має підписаний, нотаризований release-пайплайн на чотири таргети. 769 тестів.

Побудував repo-local мульти-агентний аудит-харнес, що розгортає read-only рев'юерів і проганяє кожну знахідку через adversarial verify. Один прогін звів 204 сирі знахідки до 44 реальних. Той самий метод рев'ює production IaC до apply, ловлячи реальні дефекти до деплою.

Перебудував моніторинг контролерів домену для гібридної Windows-інфраструктури: замінив сліпі перевірки стану сервісів на реальні алерти на базі Windows Event Log, перепроєктувавши Data Collection Rules для AD DS, DFS Replication, DNS Server та подій безпеки Kerberos/NTLM/LDAP, які маршрутизуються у виділену security action group. Довів працездатність пайплайну на реальному Sev0-інциденті: визначив першопричину збою DNS Server на двох контролерах домену і довів справу до автоматичного вирішення за 48 хвилин без жодного хибного спрацювання. Провів canary-тестування того самого патерну на 39 000 реальних подій безпеки, перш ніж перенести його на другий тенант.

Спроєктував, побудував і особисто перевірив замкнений MLOps-цикл end-to-end: ingest, classify, compute, ledger, monitor, retrain для auditable обліку викидів, підкріплений 900+ тестами з 95% покриттям коду. Центральний елемент платформи: promotion gate з п'ятьма незалежними бюджетами (quality, slice, latency, cost, calibration), який заблокував challenger-модель із кращим показником якості лише тому, що її unit cost перевищував unit cost champion-моделі у 3,4 рази проти заздалегідь заданої межі, з фіксацією причини в журналі і без можливості override. Платформа спирається на hash-chained append-only ledger, де виправлення фіксуються як restatement, а не як редагування, і працює на Terraform/Terragrunt-керованій Azure-інфраструктурі з CI-валідатором, який провалює build, якщо документація стверджує більше, ніж підтверджено доказами.

Побудував нативний macOS security scanner: движок на Go у парі з клієнтом на SwiftUI, архітектурно побудований навколо справжнього privilege separation: непривілейований daemon володіє єдиною базою даних і віддає JSON-RPC через Unix socket, тоді як мінімальний root-helper є єдиним компонентом, якому дозволено торкатися raw sockets. Задокументовані архітектурні рішення включають опору на FileVault для шифрування at-rest замість додавання шифрування на рівні бази даних, а також монотонний, saturating дизайн risk-score замість наївного середнього. Наскрізне сканування реальної цілі повернуло робочі findings і розрахований risk-score, отримані виключно через API.

Production VM успішно приєднувалась до домену в нижчому середовищі, але в production падала з голою transport-помилкою. Замість того щоб запитувати доступ до самої машини, зняв ефективні маршрути з мережевого інтерфейсу і віддалено прогнав in-guest перевірки портів, локалізувавши проблему до production-файрвола, який мовчки дропав Kerberos, RPC та SMB, тоді як LDAP проходив без перешкод. Передав мережевій команді точний, actionable тикет із конкретними портами та підмережами замість розпливчастого репорту про збій, і за кілька днів VM була повністю приєднана до домену.

Керував повною заміною legacy-платформи моніторингу для 443 ВМ у гібридній інфраструктурі. Впровадив 28 правил алертів, 5 типів Data Collection Rules та 8 командних Action Groups, і все це через Bicep IaC. Досяг валідованого алертингу з автоматичним вирішенням та нульовим рівнем хибних спрацювань.

Керую поетапною міграцією 8 GCP-проєктів між організаційними тенантами глобального рекламно-медійного холдингу. Скоупінг онбордингу в захищений тенант зі строгим дотриманням політик, посилення IAM (аудит 99+ сервісних акаунтів), проєктування стандартизованих CI/CD пайплайнів, управління витратами та впровадження конвенцій найменування, зі збереженням автономії деплою та швидких релізних циклів команди розробки.

Керую наскрізною міграцією revenue-critical додатків між Azure-тенантами з вимогами zero-downtime. Стандартизую IaC за допомогою Terraform/Terragrunt, впроваджую OIDC/Workload Identity аутентифікацію та встановлюю уніфіковані конвенції найменування та політики безпеки для глобальних розгортань.

Підключив сотні гібридних ВМ (SLES, RHEL, Windows) до Azure Arc у production та non-production середовищах. Розгорнув Azure Monitor Agent з Data Collection Rules, інтеграцією VM Insights та сегментацією ресурсних груп по регіонах. Створив повторювані скрипти онбордингу та процедури валідації для enterprise-масштабного гібридного управління.

Керував корпоративною міграцією корпоративної користувацької бази з локальної інфраструктури на гібридну Azure. Реалізував поетапний підхід міграції з автоматизованими PowerShell скриптами, досягнувши плавного переходу без простоїв та підвищення операційної ефективності завдяки оптимізованому розподілу ресурсів.

Побудував мультихмарну платформу FinOps, досягнувши 25% зниження витрат в AWS, Azure та GCP. Реалізував уніфікований моніторинг витрат, автоматизовані рекомендації з оптимізації та ML-прогнозування, значно підвищивши видимість витрат та ефективність ресурсів.

Спроєктував міграцію 8-сервісного суїта з legacy Jenkins/Bitbucket на GitLab CI: перевикористовуваний 6-стадійний пайплайн-фреймворк (збірка/тести/покриття/деплой) із security gates, health checks, retry-політиками та ручним контролем розгортання. Вивів на нього 2 сервіси (1 у production) за 694-тестовим quality-гейтом до зміни платформового курсу.

Реалізовано інтеграцію Azure OpenAI з платформою Commercetools, що забезпечує взаємодію з продуктами через чат-інтерфейс. Покращено досвід користувачів без технічних знань, коли вони звертаються до інформації про продукти, ціни та інші дані без потреби орієнтуватися у складних інтерфейсах.

Побудував операційного асистента на Azure OpenAI для e-commerce платформи Bosch: KQL-дашборди моніторингу, автоматизація розгортань і суворий cost-контроль — асистент працював за $4-7/місяць завдяки акуратному бюджетуванню токенів і доменній фільтрації промптів.

DevOps point of contact у кількох enterprise-проєктах: координація між product, TechOps, cloud engineering та security командами для узгодження таймлайнів міграцій, визначення зон відповідальності та розблокування кросфункціональних залежностей. Управління комунікацією зі стейкхолдерами, прийняття технічних рішень та вирівнювання delivery у 5+ паралельних робочих потоках у доменах FinTech, AdTech та промислового виробництва.

Production-моніторинг тихо впав до 22 із 246 ВМ після того, як зміна зламала Microsoft-managed VM Insights bindings. Виявив за 24 години, усунув через Azure Policy за 48 і вписав immutability-правило в runbooks, щоб той самий клас збою не повторився.

Близько $30 на день марного лог-інжесту: information-level шум із 200+ серверів, за все це платиться, а його ніхто не читає. Перепроєктував Data Collection Rules, щоб фільтрувати біля джерела й обмежити AD / DNS / DFS логи доменними контролерами, усунувши надлишковий інжест по всьому парку.

Весь Azure моніторинг-стек (data collection rules, alert rules, action groups) запакований у сім reusable Bicep-модулів і розгортається однією командою. Відтворюваний, придатний до рев'ю і портативний між підписками й тенантами.

Реалізовано комплексні рішення DevSecOps, інтегровані у CI/CD пайплайни, включаючи SonarQube, Trivy та RBAC. Підвищено безпеку та відповідність вимогам у середовищах Azure та AWS з детальною документацією та інструкціями з впровадження.

Спроєктував та впровадив корпоративну стратегію управління секретами, мігрувавши креденшали з CI/CD змінних до Azure Key Vault з UAMI-аутентифікацією. Проаналізував 55+ змінних пайплайну, виявив та видалив 30 невикористовуваних, встановивши повторюваний патерн для всіх майбутніх міграцій сервісів.

Впровадив автоматичне виявлення аномалій витрат для 62 підписок Azure. Побудував automation runbooks з політиками авто-завершення, щоденним плануванням та маршрутизацією сповіщень по командах. Забезпечив проактивне управління витратами для enterprise-масштабних хмарних середовищ.

Спроєктував та розгорнув автоматизацію health check на базі Azure Policy для 26 App Service ресурсів з zero downtime. Впровадив стратегію поетапного розгортання з валідацією на кожному етапі, досягнувши 100% успішної конфігурації production-навантажень та встановивши повторюваний патерн для майбутніх ресурсів.

Розгорнув віртуальний центр даних на основі Proxmox, керуючи віртуальними машинами та забезпечуючи високу надійність з регулярними резервними копіями. Це налаштування гарантує продуктивність і безпеку для всіх служб.

Реалізовано комплексну платформу автоматизації віртуалізації з Terraform IaC, досягнувши 99.5% часу безвідмовної роботи. Створив self-service портал, скоротивши час створення ВМ з 2-3 годин до 10-15 хвилин, оптимізував використання ресурсів на 25% та підвищив ефективність інфраструктури через інтелектуальну автоматизацію.

Автоматизував мережеву інфраструктуру MikroTik за допомогою Terraform та Python, досягнувши 99.5% часу роботи мережі. Скоротив час конфігурації з 2-3 годин до 15-20 хвилин на пристрій, значно знизив помилки ручного налаштування та забезпечив масштабування з 5 до 25+ мережевих пристроїв через стандартизовану автоматизацію.

Розробив інфраструктуру Azure з Terraform та GitHub Actions, автоматизувавши безпечне розгортання мікросервісів. Інтегрував комплексний моніторинг для підвищення надійності та прискорення циклів випуску.

Створив CI/CD конвеєри для платформи електронної комерції Bosch з використанням Jenkins та Azure DevOps, інтегрував автоматизоване тестування та прискорив розгортання мікросервісів з Commercetools.

Створив автоматизоване рішення для резервного копіювання Commercetools з використанням Azure Logic Apps, включаючи плановані резервні копії, перевірку даних та відновлення, забезпечуючи надійність та швидке відновлення.

Розробив інфраструктуру як код для Azure API Management, впровадивши стандартизований процес управління API через Terraform. Досяг 100% узгодженості конфігурації, скоротив час розгортання API з 1-3 днів до 15-30 хвилин та забезпечив безпечну автоматизацію.

Оптимізував розгортання мікросервісів з використанням MACH Composer та GitHub Actions, забезпечивши багаторазові робочі процеси, конфігурації для конкретних середовищ та автоматизоване тестування для швидших та безпомилкових релізів.

Переніс платформу електронної комерції на Google Kubernetes Engine, впровадивши мікросервіси, автоматичне масштабування та моніторинг. Зменшив час відгуку, підвищив надійність та знизив витрати на інфраструктуру.

Побудував інфраструктуру Kubernetes на Google Cloud Platform, включаючи кластери з автомасштабуванням, політики безпеки подів, балансування навантаження та інтегрований Cloud Monitoring для покращеної спостережуваності.

Спроєктував безпечну хмарну інфраструктуру з використанням Terraform, впровадивши VPC, Security Groups та автоматизоване управління DNS. Представив рішення для понад 500 учасників на конференції EPAM.

Впровадив корпоративну платформу моніторингу з використанням Grafana, Prometheus та користувацьких експортерів, забезпечуючи сповіщення в реальному часі, ефективне реагування на інциденти та підвищений час роботи системи.

Побудував платформу проактивного моніторингу з автоматичною щоденною звітністю через Azure Logic Apps. Впровадив KQL-аналітику для 100+ production-дисків з розділенням звітів Windows/Linux, автоматизацією email та алертингом на основі порогових значень. Дав командам можливість діяти до виникнення інцидентів.

Впровадив централізоване управління артефактами, мігрувавши NuGet-пакети, deployment-артефакти та бази DACPAC до GitLab Package Registry. Налаштував аутентифікацію через deploy token, інтеграцію CI_JOB_TOKEN та PowerShell-скрипти для отримання артефактів, ліквідувавши розрізнені джерела пакетів та зменшивши накладні витрати на управління залежностями.

Реалізував безшовну синхронізацію репозиторіїв між BitBucket та GitLab, забезпечуючи ефективну міжкомандну співпрацю, узгодженість коду в реальному часі та спрощене управління доступом.

Оптимізував Git-репозиторії з ефективним гілкуванням та дзеркалюванням GitLab-Bitbucket, зменшивши сховище на 40% та час збірки на 50%, покращивши співпрацю між командами.

Розробив універсальний інструмент для автоматизації завдань імпорту в різних середовищах. Підвищив операційну ефективність шляхом спрощення складних процесів, скоротивши час з 15-20 хвилин до 1-2 хвилин на один імпорт. Використав Azure Automation для безпечного виконання з належною обробкою помилок.

Розроблено автоматизований інструмент для керування релізними гілками, що забезпечує ефективне визначення та блокування гілок release/hotfix у репозиторіях. Реалізовано комплексну систему звітності та стандартизований процес релізів, що гарантує стабільність коду під час розгортання у production.

Розробив інструмент на Python для виявлення невикористовуваних API-клієнтів у кількох проєктах Commercetools, знижуючи ризики безпеки та покращуючи управління життєвим циклом клієнтів. Автоматизував раніше ручні процеси аудиту, скоротивши час аналізу з годин до хвилин і надаючи вичерпні звіти.

Створив зручний веб-додаток для доступу до логів кластера AKS, що дозволяє командам підтримки швидко отримувати та аналізувати логи без знання Azure Log Analytics. Скоротив час доступу до логів з 5-10 хвилин до 30-60 секунд і впровадив функцію завантаження логів в один клік.

Успішно мігрував понад 50 функцій AWS Lambda на Python 3.11, впровадив оцінку безпеки, автоматизоване тестування та представив експертизу на заходах AWS Weeks 2024.

Керував зростанням технічної команди з 5 до 15+ інженерів, створивши комплексні програми наставництва та frameworks компетенцій. Скоротив час адаптації з 4 місяців до 8 тижнів, досяг 85% утримання персоналу та збільшив продуктивність команди на 35% через структурований розвиток лідерства.

Відновив реальні креденшали cloud service principal із внутрішнього зашифрованого secret store legacy CI-системи, документованої plaintext-копії яких ніде не існувало. Витягнув master key та зашифровані файли секретів безпосередньо з запущеного контейнера, а потім написав з нуля реалізацію власної двошарової AES-схеми платформи, щоб відновити plaintext. Перевірив відновлені креденшали, автентифікувавшись через живий OAuth2-ендпоінт cloud identity provider, а не просто довірившись результату розшифрування.

Побудував автономний backend capture-the-flag для внутрішнього тренінгу з AWS security: Terraform створює окремого, обмеженого за правами IAM-користувача під кожен сценарій, бот обробляє логін гравців та перевірку статусу, а шаблонний mailer надсилає кожному учаснику власні креденшали. Leaderboard на DynamoDB, розміщений на S3, оновлюється наживо в міру розв'язання сценаріїв, а інфраструктура, бот і система підрахунку балів пов'язані end-to-end і працюють.

Визначив, що періодичний збій federated sign-in на хмарних віртуальних робочих столах був спричинений конкретною помилкою на рівні протоколу на етапі logon session host, а не на етапі gateway чи MFA, на який усі спершу подумали. Розслідування тривало вісім місяців у трьох окремих системах тікетів, і по дорозі вдалося виявити симуляційний фішинговий лист, який помилково прийняли за реальний інцидент, а також один осиротілий віртуальний робочий стіл, який мовчки утримував capacity через застарілу метрику пулу і який забрав назад лише після підтвердження, що це не зачепить жодного живого власника. Окремо спроєктував і виконав zero-downtime перехід на виділену статичну egress IP-адресу, вибудувавши послідовність так, щоб allow-list оновився раніше за attach, без жодного розриву доступу; пов'язане збільшення vCPU quota для пулу робочих столів подав і закрив інший інженер, а не він.

Під час вечірнього production-деплою в умовах дефіциту часу вимкнув захист від видалення, щоб примусово перестворити ресурс через Terraform, і застосував зміну, не передеплоївши після цього залежний сервіс. Перестворений ресурс згенерував нові service credentials, а залежний сервіс продовжував автентифікуватися старими, доки алертинг не спіймав збійні запити за лічені хвилини. Визначив, що причиною була саме його власна зміна, а не збіг обставин, діагностував не симптом, а базовий механізм проблеми, і виправив сам процес так, щоб цей клас збоїв більше не міг повторитися.

Цілий тиждень одноосібно тримав production-парк із трьох Jenkins-інстансів, діагностувавши алерт "VM unreachable" як пропуск у allow-list мережі, а не як outage, через повну матрицю перевірок DNS, ICMP, TCP та SSH, і локалізував протермінований SSH-ключ, який мовчки блокував білди двох інженерів, до точного вікна його закінчення, спираючись лише на історію білдів. Через кілька тижнів коректно розрізнив другий, зовні ідентичний збій креденшалів як окрему першопричину, і чесно задокументував, що саме можна було виправити на цій стороні, а що ні.

Побудував і покрив unit-тестами інструмент для оцінки прав RBAC на основі токена після того, як виявив, що права, показані в cloud-порталі, і реальний access token можуть цілком легітимно розходитися щодо фактичного доступу. Змоделював дев'ять реальних Azure role shapes, включно з різницею між PIM-eligible і PIM-activated ролями. Під час розробки виловив два баги в скриптовій логіці запитів, один з яких помилявся в бік надмірних прав якраз перед запланованим production write на 76 ресурсів. Знайшов і виправив це до того, як запис виконався, перетворивши рутинний access-review скрипт на перевірений safety gate для зміни з високим blast radius.

Діагностував задокументований anti-pattern масштабування Azure на реальному production App Service plan: scale-out відбувався за CPU або memory, а scale-in лише за CPU, через що стійке навантаження на пам'ять постійно блокувало scale-in. За тиждень план зафіксував понад 2000 випадків flapping проти лише трьох завершених дій масштабування. Спроєктував симетричний фікс із чотирьох правил і розкотив його на 76 з 77 non-production планів у 22 підписках без жодного failed deployment, звіривши кожну настройку з тим, що фактично застосувалося в Azure. Презентував зміну самостійно на Change Advisory Board, після того як посеред тижня виявив недокументований approval gate.

Спроєктував і розкотив policy-as-code ремедіацію purge protection для Key Vault на двох пов'язаних Azure-тенантах, поставивши незворотність цього контролу в центр дизайну. Дизайн пройшов 8-раундовий adversarial review, який виявив, що наївна повна заміна ресурсу мовчки видалила б властивість із кожного живого policy assignment. Спершу відрепетирував увесь життєвий цикл audit-to-enforce-to-rollback на ізольованій підписці, а потім самостійно провів аудит завершеного rollout і сам виправив свою цифру покриття в change record.

Спроєктував і випустив чотири Bicep-модулі багаторазового використання, що автоматизують управління IP-адресами через Azure Virtual Network Manager, замінивши ручний розподіл CIDR на автоматичне призначення підмереж на основі policy. Перевірив розгортання end-to-end на ізольованій підписці до merge: чистий прогін менш ніж за 2 хвилини автоматично призначив блоки адрес із визначеного pool для VNet і всіх трьох підмереж, а legacy VNet, розгорнутий із того самого модуля в тому самому прогоні, показав нуль регресій.

Мігрував автентифікацію пайплайнів із довгоживучих SPN-секретів на федеративний Workload Identity, без flag-day. Перевірив, що креденшали, які виводяться, ще працюють, перед видаленням, і випустив backward-compatible rollout, щоб кожен сервіс переходив у своєму темпі. Нуль секретів у пайплайні.

Чотири Logic Apps мігрували між двома тенантами того ж ранку; дві впали з Graph 404. 20-агентне 3-раундове дослідження звело це до зміни OIDC domain-ownership після поглинання, перевірено незалежно на живому тенанті. Чистий same-day rollback і рішення, сформульоване для архітектора.

Production-сервіс за CDN edge повертав HTTP 200, але HTTPS 503. Локалізував збій на edge шаровими curl / dig / openssl пробами, довів, що TLS коректно термінується на ділянці client-to-edge, і знайшов реальний збій на 443-listener origin-гейтвею. Спершу вимкнув перевірку на одному ресурсі, щоб фікс не перезапустив живий застосунок.

Взяв на себе повне володіння недокументованим, бізнес-критичним SQL transactional-replication потоком (Managed Instance до Azure SQL) після того, як команда-власник пішла. Побудував recovery-ladder, придатний під тиском, підключив нового enterprise-клієнта і залишив runbook, якого попередня команда не написала. Новий клієнт піднявся з латентністю 00:00:00.

Production деплой-пайплайн не мав dry-run, тож зелені прогони були єдиним сигналом. Побудував what-if twin, що валідує проти реальних підписок тією ж identity, що й деплоїть. Він зловив дефект, який зелений прогін приховав: перезапис тегу на наявній resource group, що порушував constraint «нічого не чіпати».

Система на GitHub Actions, що за замовчуванням планує, гейтує apply за двома окремими підтвердженнями, сама вмикає бюджетні алярми і зносить усе до нуля з перевіреним teardown. Близько $0.15 за цикл. Дає малій команді репетирувати реальну інфраструктуру end-to-end, не чекаючи нікого.

Реалізовано комплексний DevSecOps пайплайн з інтеграцією 10+ інструментів безпеки, досягнувши значного зниження вразливостей. Автоматизував відповідність вимогам SOC 2, PCI DSS, покращив час реагування на інциденти на 75% та встановив проактивний моніторинг безпеки в мультихмарній інфраструктурі.

Побудував і чотири рази перебудував за 18 місяців платформу підготовки до іспитів, яка завершилась повним архітектурним рестартом на Next.js, PostgreSQL та Prisma за три дні. Реалізував робочий алгоритм spaced repetition та event-sourced XP/streak engine з append-only транзакційним логом для auditability, підкріплений майже 1200 seeded питаннями і 320+ пройденими тестами. Інфраструктура працює на Terraform-розгорнутих Azure PostgreSQL та App Service з CI/CD пайплайном через deploy та migrate, плюс destroy workflow, який бекапить базу даних перед знесенням інфраструктури. Раніша self-hosted ітерація працювала на Proxmox-сервері, де діагностував і виправив несумісність MongoDB з набором інструкцій CPU.

Побудував і підтримує повний контент-пайплайн за публічним каталогом на 118 відео: захоплення кадрів через headless-браузер на 12fps, стадія збірки на FFmpeg із loudness-нормалізацією за broadcast-стандартом і генерація text-to-speech одним запитом, щоб зберегти природну просодію в межах монологу. Окремий шар catalog-management стягує назад уже опубліковані відео каналу, проганяє дедуплікацію по всьому каталогу і використовує прогін multi-agent fan-out, щоб зіставити кожне випущене відео з проєктом, з якого воно було зроблено. Застосовує ту саму дисципліну аудиту у практиці виробництва контенту, що й в інфраструктурній роботі: документований post-mortem після одного з ранніх невдалих рендерів на спорідненому пайплайні, і явний бюджетний ліміт для пізнішої серії, який вклався точно у цільову цифру витрат.

Налаштував Nginx для підключення домену та SSL, підвищивши безпеку та ефективність веб-сервісу. Оптимізував серверні блоки для покращення продуктивності, встановив SSL для шифрування передачі даних.

Налаштував Jenkins для автоматизованих робочих процесів та неперервної інтеграції, налаштувавши конвеєри та інтегрувавши їх з системами управління версіями. Це підвищило ефективність, швидкість та послідовність розробки.

Створив інфраструктуру з використанням Docker-compose, з'єднавши сайт WordPress з базою даних MySQL. Налаштував сервер WordPress на порту 8080 і налаштував MySQL для ефективної взаємодії з сайтом.

Розгорнув Jira для управління проєктами, налаштував її за допомогою автоматичних скриптів для відстеження завдань, планування спринтів та робочих процесів команди, тим самим підвищивши продуктивність та відповідність методам Agile.

Розробив шахову гру для двох гравців за допомогою React, інтегруючи класичні правила в динамічний інтерфейс. Ефективно керував станом гри для покращеної стратегічної гри.

Розробив спеціалізовану CRM-систему для Pharmbiotest, покращивши відстеження обслуговування, керування базою даних клієнтів та програми лояльності. Оптимізував для покращення взаємодії з клієнтами та надання послуг за допомогою передових інструментів баз даних.

Розробив інтернет-магазин Foxtar, масштабну онлайн-платформу зі зручним дизайном. Впровадив функції електронної комерції, такі як списки продуктів та кошик, для повноцінного досвіду покупок.

Розробив додаток на React, що імітує досвід електронної комерції за допомогою FakeStoreAPI. Можливості включають перегляд товарів, їх додавання до кошика та взаємодію з API.

Створив веб-додаток для пошуку репозиторіїв на GitHub, що дозволяє користувачам шукати, переглядати деталі та зберігати улюблені репозиторії. Використовує API GitHub для отримання даних у реальному часі.

Створив інтерактивний калькулятор за допомогою Vue.js з можливістю скасування та повтору дій. Цей проєкт демонструє можливості Vue.js у сфері реактивності та управління станом.

Створив адаптивну лендінг-сторінку з використанням HTML та CSS, з акцентом на адаптивному дизайні. Застосував передовий CSS для гнучкості на різних пристроях, забезпечуючи безперебійну взаємодію з користувачем.