Портфолио и кейсы фрилансеров по разработке на C#

Интеграция моделей машинного обучения и компьютерного зрения в C#/.NET-приложения с использованием ONNX Runtime. Реализован полный путь от подготовленной ML-модели до рабочего инференса внутри desktop-приложения или фонового сервиса. Основные задачи: • подготовка и обработка входных данных; • обучение и дообучение моделей компьютерного зрения; • экспорт моделей из PyTorch в формат ONNX; • проверка корректности конвертации; • интеграция ONNX-моделей в C#/.NET; • реализация preprocessing и postprocessing; • работа с YOLOv8 и YOLO11; • обработка изображений и видео через OpenCV; • оптимизация скорости инференса и использования памяти; • интеграция инференса в desktop-приложения и фоновые службы. Для выполнения и оптимизации инференса применялись ONNX Runtime и TensorRT. Стек: C#, .NET, ONNX Runtime, YOLOv8/YOLO11, OpenCV, TensorRT, Python, PyTorch, FFmpeg, multithreading. Работа представлена в обезличенном виде без публикации исходного кода, обучающих данных и моделей заказчика.

Разработка фонового Windows Service на C#/.NET для автоматической обработки длительных и периодических задач без участия пользователя. Сервис рассчитан на длительную непрерывную работу и выполнение операций в фоновом режиме. Основные задачи: • выполнение периодических и фоновых операций; • асинхронная обработка через async/await; • многопоточное выполнение независимых задач; • работа с базами данных и внешними сервисами; • обработка ошибок, таймаутов и временных сбоев; • журналирование и мониторинг состояния; • корректное завершение работы и восстановление после перезапуска; • оптимизация потребления памяти и вычислительных ресурсов. Архитектура позволяет масштабировать обработку и добавлять новые типы фоновых задач без существенной переработки ядра приложения. Стек: C#, .NET, Windows Services, async/await, multithreading, REST API, Entity Framework, SQL, Git. Работа представлена в обезличенном виде без публикации конфиденциальных данных и исходного кода.

Разработка и развитие корпоративного desktop-приложения на C#/.NET для автоматизации внутренних процессов и работы с данными. В рамках проекта реализовывались пользовательские интерфейсы, прикладная логика, взаимодействие с базами данных и внутренними сервисами. Основные задачи: • разработка интерфейсов на WPF и WinForms; • развитие и рефакторинг существующей кодовой базы; • работа с базами данных через Entity Framework; • интеграция с внутренними и внешними сервисами; • выполнение длительных операций через async/await; • многопоточная обработка данных; • обработка ошибок и журналирование; • оптимизация производительности и стабильности; • поддержка и развитие существующей функциональности. При проектировании особое внимание уделялось модульности, разделению ответственности компонентов и сопровождаемости кода. Стек: C#, .NET, .NET Framework, WPF, WinForms, Entity Framework, SQL, REST API, async/await, multithreading, Git. Работа представлена в обезличенном виде без публикации конфиденциальной информации и исходного кода.

Разработка интеграционного backend-сервиса на C#/.NET для обмена данными между внутренними системами, внешними API и базами данных. Реализована модульная архитектура с разделением бизнес-логики, интеграционного и инфраструктурного слоёв. Основные задачи: • интеграция с внешними REST API и сервисами; • получение, преобразование и валидация данных; • работа с PostgreSQL и MS SQL Server через Entity Framework; • асинхронная обработка операций с использованием async/await; • фоновые задачи и обработка данных; • обработка ошибок, таймаутов и временных сбоев; • логирование и мониторинг; • подготовка приложения к контейнерному развёртыванию. Архитектура позволяет подключать новые источники данных и интеграции без существенной переработки существующего кода. Стек: C#, .NET, REST API, Entity Framework, PostgreSQL, MS SQL Server, Docker, async/await, Git. Проект представлен в обезличенном виде без публикации внутренней инфраструктуры, конфиденциальных данных и исходного кода.

Разработка интеграционного backend-сервиса на C#/.NET для обмена данными между внутренними системами, внешними API и базами данных. В рамках работы реализована модульная архитектура с разделением бизнес-логики, интеграционного и инфраструктурного слоёв. Основные задачи: • интеграция с внешними REST API и сервисами; • получение, преобразование и валидация данных; • работа с PostgreSQL и MS SQL Server через Entity Framework; • асинхронная обработка операций с использованием async/await; • обработка ошибок, таймаутов и временных сбоев внешних сервисов; • логирование и мониторинг выполнения операций; • работа с фоновыми задачами и сервисами; • подготовка приложения к контейнерному развёртыванию. Архитектура построена таким образом, чтобы новые интеграции и источники данных можно было подключать без существенной переработки существующего кода. Стек: C#, .NET, REST API, Entity Framework, PostgreSQL, MS SQL Server, Docker, async/await, Git. Проект представлен в обезличенном виде без публикации конфиденциальных данных, внутренней инфраструктуры и исходного кода.

Разработка высокопроизводительной системы компьютерного зрения на C#/.NET для обработки изображений и видеопотоков в реальном времени. В рамках проекта был реализован полный CV-пайплайн: получение видеопотока, предварительная обработка кадров, инференс ML-моделей, постобработка результатов и визуализация. Что было реализовано: • обработка изображений и видеопотоков в реальном времени; • детекция, классификация, сегментация и трекинг объектов; • интеграция моделей YOLO через ONNX Runtime; • обработка изображений средствами OpenCV / OpenCvSharp; • многопоточная архитектура обработки; • асинхронное выполнение операций через async/await; • оптимизация памяти и производительности; • логирование, мониторинг и обработка ошибок. В результате оптимизации производительность обработки была увеличена примерно с 30 до 120 FPS. Стек: C#, .NET, OpenCV, OpenCvSharp, ONNX Runtime, YOLO, FFmpeg, multithreading, async/await. Проект представлен в обезличенном виде без публикации конфиденциальных данных и исходного кода.

хоррор игра с красивой графикой для вк плей

Cozy Space — приватное пространство для общения с доступом по приглашениям. Мобильное веб-приложение с PWA, личными и групповыми чатами, сообщениями, ответами, файлами, изображениями, видео и аудио. Реализованы аудиозвонки 1:1 на WebRTC с TURN, realtime-обновления через Supabase, browser push-уведомления и self-hosted развёртывание. Стек: Next.js 16, React 19, Tailwind CSS 4, Supabase, WebRTC, coturn, S3-compatible storage, Web Push, Docker, GitHub Actions, Vitest.

Клиентский проект: разработка и сопровождение веб-сервиса worldrun.online.

PollMAX — сервис для создания и анализа опросов в MAX и Telegram. Проект помогает публиковать опросы в ботах и чатах, собирать ответы, видеть известных участников и неответивших, отправлять доступные напоминания и сравнивать результаты повторных запусков. Реализованы: единый кабинет, история опросов, фильтры и поиск, избранное, сохранённые представления, публичные отчёты с защищёнными ссылками и экспортом в PDF, тарифы Free/PRO, magic-link авторизация и автоматическая активация PRO через YooKassa. Стек: .NET 10, C#, Razor Pages, интеграции с MAX и Telegram, Docker, PostgreSQL. Полный цикл — от проектирования и разработки до развёртывания и сопровождения.