Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Python-разработчик, специализируюсь на backend-разработке, API-интеграциях, Telegram-ботах, парсинге данных и автоматизации бизнес-процессов. Работаю с Python, FastAPI, REST API, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, Docker, Pytest, GitHub Actions, aiogram, Telegram Bot API, pandas, openpyxl, requests и BeautifulSoup. Могу разрабатывать backend API, Telegram-ботов, Python-скрипты, парсеры сайтов, интеграции с внешними сервисами, обработку Excel/CSV/JSON-файлов и небольшие сервисы с базой данных. В портфолио есть несколько backend-проектов на FastAPI: Task Manager API, AI Ticket Assistant API, Job Application Tracker API, Expense Tracker API и Mini CRM API. В проектах реализованы CRUD-операции, авторизация, работа с PostgreSQL, миграции, Docker-запуск, тесты, документация и CI. Также развиваюсь в направлении AI-автоматизации: интеграция AI API, Telegram-боты с AI-логикой, обработка текстов и автоматизация повторяющихся задач. Пишу понятный код, стараюсь заранее уточнять требования, аккуратно оформляю проекты и добавляю инструкции по запуску.

4 года работаю в коммерческой разработке программного обеспечения. Занимаюсь разработкой прикладных систем, интеграцией внешних и внутренних сервисов, автоматизацией бизнес-процессов и внедрением технологий искусственного интеллекта для решения прикладных задач. Занимался: AI интеграции в существующие бизнес процессы, PWA с ИИ и без, STT TTS AI ассистенты, телефония с AI, базы знаний на основе RAG, ассистенты с RAG, Telegram WhatsApp VK боты, backend-сервисы для различных платформ, frontend React /React Native, Mobile Apps Android kotlin/java, low-level разработка C, C++, bash, мульти-агентные системы и хабы, LLM proxy/provider. Веду задачи по полному циклу - от проектирования и разработки до внедрения, тестирования и сопровождения. Также занимаюсь развитием и доработкой существующих решений. Быстро адаптируюсь к новому стеку и предметной области. Личные качества: системный подход к решению задач, самостоятельность, ответственность при принятии технических решений, быстрая адаптация к новой предметной области, внимательность к деталям, дисциплинированный подход к работе, деловая коммуникация. Участвовал в разработке проектов в сферах электронной коммерции, производства и консалтинга. Среди проектов: - виджет для распознавания и обработки заказов, который сократил время обработки одного заказа с 20 до 3 минут; - платформа для агрегации и обработки тендеров; - голосовой AI-психолог в TG mini-app; - мультиагентная система поддержки для клиентов сайта; - AI-ассистент поддержки в JivoChat; - бот-двойник в TG; - LLM-proxy provider - автоматизация заполнения ведомости дорожных дефектов.

Анастасия — разработчик BI уровня Middle из Москвы. Специализируется на анализе данных и разработке BI-решений. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и Travel, Hospitality & Restaurant business. Ключевые навыки: Apache Superset, ClickHouse, Luxms BI, Microsoft, PostgreSQL, Power BI, SQL, BI, DAX, DBeaver, delta, Figma, Grafana, MS Excel, power pivot, Power Query, DWH, ETL, Confluence, Git, 1С, api-интеграции, Python. Владеет английским языком на уровне B1. Имеет высшее образование по специальности «Финансовый менеджмент, Финансы и кредит» Всероссийского заочного финансово-экономического института. Опыт работы на проектах: - Работа на проекте по внедрению хранилища данных в компаниях «Федеральная пассажирская компания», АО «Реалист Банк». Роль — аналитик/разработчик BI. Задачи включали анализ требований, визуализацию данных, построение моделей данных. - Обработка данных, создание отчётов и автоматизация аналитики в отрасли Travel, Hospitality & Restaurant business. Внедрение Power BI для топ-менеджмента, оптимизация процессов подготовки отчётности. Разработка автоматизированных дашбордов, работа с большими объёмами данных, интеграция данных из 1С, SQL-баз, API внешних сервисов.

Системный / Бизнес-аналитик. Проектная практика с 2021 года, в портфолио — 30 ключевых проектов: web- и mobile-сервисы, SaaS, корпоративные системы, e-commerce, EdTech, LegalTech, HRTech и промышленные решения. Работал с продуктовыми командами, крупными корпоративными и государственными проектами. Результаты моей работы использовались при разработке, запуске, эксплуатации, испытаниях и формальной приёмке систем. Подключаюсь на разных этапах: превращаю идею и разрозненные пожелания в требования; разбираюсь в работающей системе и формирую требования на доработку; помогаю выстроить коммуникацию между бизнесом и разработкой; готовлю техническую, проектную, эксплуатационную и приёмочную документацию, в том числе по ГОСТ. На этапе проектирования собираю и формализую требования, провожу интервью, выявляю противоречия и пробелы, проектирую роли, пользовательские сценарии, статусы и бизнес-правила, декомпозирую функциональность, определяю MVP и границы проекта, прорабатываю требования к интеграциям, данным и отчётности. В существующих продуктах анализирую реализацию, макеты и документацию, восстанавливаю фактическую логику, нахожу расхождения между текущим и целевым состоянием. При необходимости сравниваю SaaS-решения и провожу Fit-Gap Analysis. Могу быть связующим звеном между заказчиком и разработкой: переводить бизнес-потребности в проверяемые требования, уточнять спорные вопросы, фиксировать решения и доводить постановку до состояния, пригодного для реализации и проверки. Отдельная специализация — техническая, проектная, эксплуатационная и отчётная документация. Есть опыт подготовки крупных комплектов по ГОСТ: ТЗ, руководств, программ и методик испытаний, протоколов и эксплуатационных материалов. Могу подключаться и когда система уже сделана, но результат нужно описать и подтвердить документами для проверки, приёмки, отчётности и эксплуатации.

Ведущий бизнес-аналитик / fullstack-аналитик с 15+ годами опыта в коммерческой IT-разработке и проектах внедрения корпоративных информационных систем. Имеет подтверждённый опыт двух проектов полного цикла в промышленном секторе: внедрение SAP на цементном заводе группы ЛСР и на нефтеперерабатывающем предприятии КИНЕФ численностью более 7 000 сотрудников. Специализируется на сборе, анализе, согласовании и декомпозиции требований, моделировании AS-IS / TO-BE, описании интеграций, проектировании ролевых моделей и полномочий, подготовке полного комплекта аналитической документации и сопровождении решений до приёмки, продуктивного запуска и дальнейшего развития. Практически работал с персональными данными, конфиденциальной информацией и сведениями, составляющими коммерческую тайну.

Игорь — бизнес- и системный аналитик уровня Senior из Москвы. Специализируется в областях FinTech & Banking, Finance&Taxes, Telecom, Logistics & Transport. Имеет высшее образование по специальности «Финансы и кредит» в Финансовом университете при Правительстве РФ, а также дополнительное образование по программе «Управление цифровыми продуктами» в Высшей школе экономики. Владеет английским языком на уровне C1. Имеет опыт работы на следующих проектах: - Axenix (ex-Accenture): старший системный/бизнес-аналитик в крупном российском банке (2 года 4 месяца). Разработка оркестратора продуктового и бухгалтерского учёта. - Accentis: системный/бизнес-аналитик в проектах финтеха, банков, ритейла, e-commerce, производства и блокчейн-решений (5 лет 3 месяца). Внедрение IT-систем, проектирование интеграционных взаимодействий, работа с базами данных. - Huawei: менеджер по управлению цепочкой поставок телеком-оборудования (1 год 4 месяца). Управление цепочкой поставок, анализ операционных процессов, работа с мастер-данными. - Procter & Gamble: работа в области логистики и мастер-данных (8 лет 6 месяцев). Настройка процессов в SAP, проекты по миграции мастер-данных, автоматизация отчётности.

Андрей будет готов приступить к работе на новом проекте с августа 2026 года Андрей — архитектор уровня Senior из Краснодара, Россия. Специализируется на API-интеграциях, работе с базами данных, машинным обучением и анализом данных. Имеет опыт работы с инструментами и технологиями, включая C, Python, PostgreSQL, PySpark, Pandas, Keras, PyTorch и другие. Имеет опыт работы в области консалтинга и аудита. Участвовал в проектах по разработке и внедрению OLAP-моделей Optimacros для задач бюджетирования, управления цепочками поставок и интегрированного планирования. Выполнял роли технического архитектора, тимлида и проектного менеджера. Руководил командой разработчиков, занимался сбором и формализацией требований, проектированием решений, настройкой интеграций и обучением пользователей. Также имеет опыт работы на фрилансе в качестве Data Scientist, Data Engineer и Data Analyst, выполняя проекты по анализу данных, машинному обучению и построению ETL-пайплайнов для международных заказчиков. Общая продолжительность работы на проектах составляет 6 лет 7 месяцев.

Алексей - Project/Product Manager с фокусом на GenAI и ML-продукты. Его путь — от инженерного ядра (C++, EKF, бортовые вычислители) до управления портфелями AI-решений в крупнейших компаниях России. За 6+ лет выработал редкое сочетание: глубокое понимание ML-стека и продуктовую дисциплину, которая превращает R&D в измеримую бизнес-ценность. В Сбербанке запустил 4 AI/ML R&D-проекта с ведущими вузами, развернул мультиагентную систему на LLM/RAG в 5 бизнес-юнитах и вывел в прод 2 продукта с суммарным Shadow P&L 3+ млрд руб. Автоматизировал 34% code review, сократил время тестирования на 41% и закрыл все квартальные OKR. Алексей умеет управлять портфелем из 6 параллельных инициатив, приоритизировать бэклог в JIRA и выстраивать коммуникацию со стейкхолдерами от разработчиков до C‑level. До этого, в роли CPO крупного мебельного производителя, провёл AI-трансформацию: консолидировал 8 источников данных в DWH, поднял data quality с 71% до 86% и запустил портфель KPI (прогноз спроса, планирование производства, воронка продаж, ассортимент). Бизнес-эффект затронул 1200+ сотрудников и 90+ точек продаж: конверсия выросла с 7,8% до 9,4%, излишки на складах снизились на 12%, а цикл управленческой отчётности сократился с 4 дней до следующего дня. В Whoosh возглавил AI R&D: вывел embedding-based retrieval-систему с latency −40% и NDCG +18%, презентовал CEO roadmap LLM-персонализации и привлёк follow-on бюджет $300k. Одновременно разработал EKF-модель для энергоменеджмента самоката, повысив точность прогноза на 20% — и опубликовал статью. Его инженерный фундамент заложен в ПАО «Яковлев», где он создавал ядро системы управления полётом на C++ (PID + EKF) и сертификационные матмодели для 6 бортовых вычислителей. Именно там Алексей впервые применил LLM для автогенерации 400-страничного техдосье, сократив цикл сертификации с 3 до 1,5 месяцев — и понял, как ИИ меняет даже самые консервативные отрасли.