Fișier CV încărcat

Experience in Web Development (HTML & CSS)

Rol: Dezvoltator web (Full-stack) – student colaborator
Perioadă: 04.2025 – prezent
Am participat în cadrul programului AC Labs, desfășurat în colaborare cu compania Haufe Group, unde am contribuit la dezvoltarea unui sistem CRM flexibil și scalabil. Acest proiect mi-a oferit oportunitatea de a lucra într-un mediu real de dezvoltare software, folosind un stack modern de tehnologii și bune practici din industrie.

Experiență practică – Proiect AC Labs @ Haufe Group

• Am învățat și aplicat utilizarea Git și GitHub pentru versionare, colaborare și controlul surselor.
• Am dezvoltat interfața aplicației folosind HTML, CSS și React, punând accent pe design responsiv și experiența utilizatorului.
• Pe partea de backend, am lucrat cu Node.js și Express.js, construind rute API REST și integrând funcționalități esențiale.
• Am implementat JWT (JSON Web Tokens) pentru autentificare și autorizare securizată a utilizatorilor.
• Am utilizat MongoDB pentru stocarea și gestionarea datelor într-o bază de date NoSQL, aplicând concepte de modelare flexibilă a datelor.
• Am învățat să structurez aplicația pe componente și să lucrez cu paradigme moderne de programare asincronă (async/await, Promises).

LANGUAGES

• English – B1 (Intermediate)
• French – B1 (Intermediate)
• Russian – C1 (Fluent)
• German – A2 (Basic)

COURSES & VOLUNTEERING

Leaders

• Interact Club Lugoj
  Volunteer: 09.2019 - 09.2022

• Leaders Foundation
  Volunteer: 11.2020 - 08.2021

• Orașul Jazz
  Volunteer: 08.2021 - 09.2021

Additional Skills

• Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
• Procesare limbaj natural (NLP): NLTK, spaCy, preprocesare text
• Web Scraping & API Integration
• Analiză Reddit cu PRAW, NLP și Topic Modeling

Am dezvoltat un proiect complex de analiză a datelor Reddit folosind PRAW și Pandas, extrăgând și procesând cele mai populare postări și comentarii din mai multe subreddit-uri. Am aplicat tehnici de NLP (preprocesare text, eliminare stopwords, lematizare), analiză de entități numite (NER cu spaCy) și modelare de subiecte (LDA cu scikit-learn și pyLDAvis). Am interpretat corelații între scoruri și activitate, am identificat teme dominante în comentarii și am vizualizat cele mai frecvente cuvinte și entități.