Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

~ 4 года опыта коммерческой веб-разработки с использованием Django/DRF. ~ 6 мес. опыта коммерческой веб-разработки с использованием FastAPI/Flask. Опыт менторства младших коллег, code-review. Опыт кастомизации админ. панели Django. Опыт контейнеризации в Docker/Docker Compose. Создании multi-stage сборок. Опыт в настройке CI/CD (преимущественно GitLab). Опыт приведения проектов в соответствие 152-ФЗ. Опыт в миграции legacy проектов на новые версии фреймворков. Небольшой опыт frontend разработки.

Александр — Senior Python разработчик из Краснодара. Специализируется на разработке серверной части сервисов, имеет опыт работы с Django, FastAPI, litestar, а также с базами данных (PostgreSQL, MySQL). Владеет навыками работы с асинхронным программированием (asyncio), микросервисами (Celery, gRPC), интеграциями (REST API, GraphQL), CI/CD и контейнеризацией (Docker, Docker Compose). Участвовал в разработке проектов в области RnD и E-commerce & Retail. Среди проектов — сервисы по обработке медицинских данных, парсингу социальных сетей, рерайтингу контента, а также интернет-магазины. Занимался полной разработкой серверной части сервисов, внедрением микросервисов, оптимизацией производительности и масштабируемости. Имеет опыт работы с командами от 4 до 13 человек.

Ориентированный на результат разработчик на Python с более чем 4-летним опытом разработки серверной части, проектирования систем и архитектуры микросервисов. Опыт работы с Fast API, Django, Kafka, PostgreSQL, Redis и AWS. Увлечен созданием масштабируемых, эффективных и обслуживаемых систем на основе принципов чистой архитектуры и DDD. Отличные навыки решения проблем и опыт работы с высоконагруженными приложениями, требующими большого объема данных. Краткая Информация ● Создал более 12 системных проектов и улучшил время ожидания и доступность системы инвентаризации, используя лучшие практики Kafka и микросервисов, используя источники событий, хранилища транзакций и Debezium; ● Решена проблема производительности, связанная с высокой нагрузкой на PostgreSQL, путем разработки и внедрения счетчиков реального времени с использованием Redis; ● Создал надежные цепочки обработки docx с использованием Long Chain, выполнил слияние поврежденных файлов docx и внедрил систему, подобную полноценному источнику данных, с использованием Sqlalchemy и MongoDB; ● Внедренные торговые боты и воркеры с использованием Celery и простых воркеров на Python обеспечили высокую надежность этой системы; ● Разработан и написан удобный для пользователя drag'n drops с использованием React и Redux для сопоставления источников данных с заполнителями в шаблонах docx; ● Управлял тегами, связанными с SQL, используя Airflow, создавал DAG для расчетов прогнозируемого количества продуктов и связанных с ними заданий cron на python для обработки дополнительной бизнес-логики.