Peter K. Profile

ВІДКРИЙТЕ ДЛЯ СЕБЕ

0,0

(0 відгуки(-ів))

Тепер ви підписані на

Помилка підписки на користувача.

Цей користувач не дозволяє слідувати за ним.

Ви вже слідуєте за цим користувачем.

Ваш членський план дозволяє мати не більше 0 підписок. Покращити рівень членства можна тут.

Успішно відписалися від

Помилка під час скасування підписки на користувача.

Ви успішно рекомендували

Помилка рекомендування користувача.

Щось пішло не так. Будь ласка, оновіть сторінку та повторіть спробу.

Електронну адресу успішно верифіковано.

$16 USD / год.

bratislava,

slovakia

$16 USD / год.

Зараз тут 4:29 дп

На сайті з жовтня 6, 2018

0 Рекомендації

Peter K.

@peterkeves

0,0

(0 відгуки(-ів))

0,0

$16 USD / год.

bratislava,

slovakia

$16 USD / год.

Дані відсутні

Завершених робіт

Дані відсутні

В межах бюджету

Дані відсутні

Вчасно

Дані відсутні

Рейтинг повторного найняття

Full Stack Web Developer

Driven by passion for problem solving, in a search for creative & innovative approaches to tackle even seemingly difficult challenges entailing the software production. To achieve this, I strive in adapting the state of the art technologies and methodologies to produce the most optimal and desirable work. Skill Set: Programming Languages: Java, Javascript, Swift, Python, PHP, C, C++ Technical: HTML5, CSS3, React, Git, NodeJS, SQL, JQuery, Linux, React Native Languages: English, Spanish, Slovak, Czech

Переглянути всіх PHP Developers в Slovakia

Зв'яжіться з Peter K. щодо вашої роботи

Авторизуйтесь, щоб обговорити деталі в чаті.

Відгуки

Зміни збережені

Тут немає відгуків для перегляду!

Досвід роботи

Blox

лист. 2016 - трав. 2018 (1 year, 6 months)

- Development of pier to pier moving application (Swift, Objective-C) - Integration of back end based on the requirements (Python, Firebase) - Design of the responsive user interface (Xcode, Sketch)

Lancaster University

черв. 2017 - квіт. 2018 (10 months, 1 day)

Built a testbed using Pygame library to conduct research on the machine learning algorithm known as Q-learning and its functionalities using different settings of markov decision process environment.