Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Я — опытный IT-специалист с более чем 27-летним стажем в разработке программного обеспечения, глубоко разбирающийся в Python, SQL, Django и FastAPI. Мой опыт охватывает руководство командами, проектирование архитектур любой сложности, от микросервисов до корпоративных систем, и включает подтвержденные навыки работы с Docker и Nginx. Обладаю стратегическим мышлением, умением принимать обоснованные решения и видеть перспективу развития проектов, что позволяет мне эффективно организовывать процессы и декомпозировать задачи. Активно применяю лучшие инженерные практики, провожу code review, обеспечиваю соблюдение стандартов оформления кода и участвую в повышении качества кодовой базы. Готов к развитию микросервисной архитектуры с учетом требований масштабируемости и отказоустойчивости, а также к интеграции сложных систем, таких как 1С:ЗУП. Ценю прозрачность процессов, наставничество и развитие команды, стремясь влиять на продукт и команду на стратегическом уровне.

Ольга — специалист в области MLOps с грейдом Junior+. Имеет высшее образование по специальности «Разработка программного обеспечения» от Университета ИТМО. Обладает опытом работы в отраслях EdTech и FinTech & Banking. Участвовала в двух проектах: 1. ИИ-ассистент для подготовки систематических обзоров и аналитических записок (исследовательский проект) в роли ML/AI Engineer. В рамках проекта занималась проектированием и развитием RAG-систем, разработкой и оптимизацией retrieval-пайплайнов, созданием агентных и многоагентных систем на базе LangGraph. 2. Высоконагруженная платформа для обнаружения мошеннических операций с использованием биометрических данных и ML-моделей в роли Golang Developer Intern. В этом проекте участвовала в проектировании инфраструктуры для ML-инференса и обработки биометрических эмбеддингов, работала с Milvus, проектировала REST и gRPC API для интеграции ML-моделей в микросервисную архитектуру. Ключевые навыки: PostgreSQL, Git, Docker, Elasticsearch, Python, Bash, REST API, Linux, Jenkins, Grafana, GitHub Actions, Kubernetes, GitLab, Prometheus, ClickHouse, FastAPI, Kafka, SDK, Apache AirFlow, Munin, CI/CD, Regression testing, Backend, A/B testing, React, Qdrant, MLflow, Query, openAI, orchestration, LLM, LLMops, LangGraph, Промпт-инжиниринг, FAISS, pgvector, ChromaDB, Milvus, AI Agents, LangSmith, retrieval, embeddings, LangFuse.

Абылай — Senior ML разработчик из Астаны, Казахстан. Специализируется в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Имеет высшее образование по специальности Computer Science (Data Science) от International Information Technology University (IITU). Владеет английским языком на уровне C1. Имеет опыт работы на различных проектах в сферах LifeStyle, AI & Robotics, Urban technology, E-commerce & Retail, Blockchain, FinTech & Banking, Information Security. Участвовал в разработке и внедрении MLOps-платформ, проектировании и выводе в продакшн голосовых и чат-агентов, создании решений для компьютерного зрения, антифрод-систем и детекции ботов, построении моделей фрод-детектирования и кредитного скоринга. Среди проектов, над которыми работал Абылай: маркетплейс продуктов и специалистов по ментальному здоровью, системы для мерчандайзинга, автоматизация смарт-паркинга, маркетплейс одежды, криптобиржа, системы оцифровки документов, антифрод-системы для банков, бэкенд для социальной сети.

DevOps-инженер с опытом полного цикла: от развертывания инфраструктуры с нуля до поддержки production AI-сервисов. Эффективно взаимодействую с командами разработки (до 15+ человек). Есть опыт работы как единственный DevOps на проекте. Самостоятельно проектирую и внедряю CI/CD, инфраструктуру и мониторинг. Основной фокус на надежность, автоматизацию, ускорение релизов и снижение рисков.

Константин — Senior Java разработчик с опытом работы более 7 лет. Специализируется на разработке бэкендов для приложений и сервисов с высокой нагрузкой. Имеет опыт работы в отраслях E-commerce & Retail, GameDev, FinTech & Banking, IoT, Insurance. Ключевые навыки: Java, API, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, AWS, SQL, Kafka, RabbitMQ, Spring Boot, Maven, Linux, REST, Mockito, JWT, Git, Spring WebFlux, Microservice Architecture, Spring Security, Jenkins, Java Core, CI/CD, Spring Data, WebSockets, Java EE, Tomcat, Gitlab CI, Gradle, MongoDB, JUnit, Elasticsearch, MySQL, Flyway, Java 11, Java 17, Lombok, JPA, JDBC, Hibernate ORM, Camunda, Spring Cloud. Участвовал в проектах в ролях ведущего разработчика Java и Team Lead. Имеет опыт разделения монолитных систем на микросервисные архитектуры, оптимизации производительности, работы с базами данных, внедрения кеширования, асинхронной обработки запросов, использования паттернов и архитектурных решений. Реализовал проекты для МТС, Inui, GP, Stream, СберБанк.

Строю и запускаю LLM-сервисы, RAG-пайплайны, multi-agent системы и инфраструктуру оценки качества моделей. Создал 10+ AI-продуктов с нуля — от GPU-инференса до диалоговых агентов на базе LangChain/LangGraph и n8n. Умею собирать требования с бизнеса, переводить их в технические решения и продуктивно двигаться в условиях неопределённости и слабой документации.

Python-разработчик с 4-летним опытом разработки AI-систем и интеллектуальных агентов. Специализируюсь на построении RAG-пайплайнов, мультимодальных AI-агентов и автоматизации бизнес-процессов с использованием LangChain и LangGraph. Имею опыт эксплуатации AI-решений в промышленных системах, включая мониторинг, анализ логов и локализацию проблем. Опыт интеграции инструментов через MCP-серверы и подключения внешних тулов к AI-агентам.

Python Backend-разработчик с 7-летним опытом создания высоконагруженных микросервисных систем. Специализируюсь на архитектуре распределённых сервисов, асинхронной обработке данных и интеграции AI/LLM-решений. Имею практический опыт внедрения RAG-архитектур, работы с векторным поиском (Pgvector), построения event-driven систем на Kafka и оптимизации производительности PostgreSQL/ClickHouse. Участвую в проектировании архитектуры, код-ревью и наставничестве. Ищу команду, где смогу применять экспертизу в Python, микросервисах и AI-интеграциях для решения сложных инженерных задач в области управления данными и Data Governance.

Java-разработчик с опытом более 4-х лет создания высоконагруженных backend-сервисов. Разрабатывал и оптимизировал сервисы обработки потоковых данных, REST API, кэширование и безопасную передачу информации в реальном времени. Имеет опыт наставничества, code review и работы в Agile/Scrum-командах.

Senior Python разработчик с 6-летним опытом разработки backend и AI-решений, включая создание и промышленную эксплуатацию AI-агентов. Обладаю практической экспертизой в построении LLM-систем и RAG-архитектур с использованием LangChain и LangGraph. Имею опыт внедрения DevOps и MLops практик, включая CI/CD, контейнеризацию, мониторинг и сопровождение production-сервисов. Специализируюсь на разработке масштабируемых высоконагруженных систем и обработке больших данных. Работал в финтех-проектах, включая разработку AI-решений для банковского сектора. Уверенно работаю в Agile/Scrum командах с использованием Jira, Confluence, Git и Jenkins. Ориентирован на создание надежных решений с измеримым бизнес-эффектом.

Senior AI-разработчик (Пермь, опыт 5 лет 1 месяц). Экспертиза: Разработка агентных систем на LangChain и LangGraph Проектирование RAG-систем на базе Qdrant и pgvector Разработка микросервисных приложений на Python FastAPI Автоматизация инфраструктуры тестирования на Unity и C# Разработка клиентской архитектуры на Unity 3D Отрасли: GameDev Сильные soft skills: Техническое планирование Менторство Кросс-командная коммуникация Участвовал в проектах: — Geeky House (GameDev) - мобильный игровой проект на Unity, AI Automation Developer. — Geeky House (GameDev) - мобильная игра в жанре Merge Puzzle на Unity, DevOps Engineer | Automation Infrastructure. — LLC "Softintermob" (GameDev) - разработка мобильных игровых проектов на Unity для Android и iOS, Unity Tech lead | Python Automation. — LLC "Softintermob" (GameDev) - разработка мобильных игр для Android и iOS, Unity Developer.

Middle+ AI-инженер / LLM-developer (Москва, опыт 4 года). Экспертиза: Разработка ИИ-агентов и сценариев на платформе n8n Построение RAG-систем с использованием pgvector и Qdrant Проектирование асинхронных интеграций на Python FastAPI Реализация event-driven архитектуры на базе Apache Kafka Интеграция LLM-моделей через OpenAI-compatible API Отрасли: Information Security, Marketing, Advertising & Design, EdTech Сильные soft skills: Техническое планирование Кросс-командная коммуникация Бизнес-ориентированность Участвовал в проектах: — ООО "ЦПР" (Information Security) - продукт SpySee, разработчик AI-интеграций. — ООО "ИНТЕЛСИБ ТЕХНОЛОГИИ" (Marketing, Advertising & Design) - внутренние сервисы автоматизации, инженер интеграций. — ООО "АЛЬТЕРНАТИВА" (EdTech) - корпоративная платформа Action 360, инженер интеграций.

DevOps-инженер с опытом полного цикла: от развертывания инфраструктуры с нуля до поддержки production AI-сервисов. Эффективно взаимодействую с командами разработки (до 15+ человек). Есть опыт работы как единственный DevOps на проекте. Самостоятельно проектирую и внедряю CI/CD, инфраструктуру и мониторинг. Основной фокус на надежность, автоматизацию, ускорение релизов и снижение рисков.

Frontend и Fullstack разработчик с опытом более 6 лет в создании высоконагруженных коммуникационных, финансовых и продуктовых веб-систем. Специализируется на Vue 3, Nuxt 3, TypeScript, React, Node.js, Next.js и архитектуре SPA/микрофронтендов. Имеет опыт разработки сложных интерфейсов (почтовые системы, онлайн-коммуникации, финансовые кабинеты, интернет-магазины страховых продуктов), включая real-time взаимодействие через WebSocket и интеграции с внешними сервисами. Сильные стороны — глубокая работа с архитектурой фронтенда, создание и развитие UI-библиотек, миграции legacy-систем (Vue 2 → Vue 3), внедрение тестирования (unit, e2e) и снижение технического долга. Участвовал в роли технического лидера, занимался code review, менторством и онбордингом разработчиков. Отличается системным подходом к разработке, умением доводить продукт до стабильного промышленного состояния и улучшать UX за счёт архитектурных решений и оптимизации производительности.

Вадим — специалист в области MLOps с опытом работы более 7 лет. Имеет опыт работы в сферах E-commerce & Retail и FinTech & Banking. В качестве Data Engineer, Data Scientist и Data Analyst участвовал в проектах по проектированию архитектуры data-платформ и DWH, системному анализу ETL/ELT, построению и оптимизации ETL/ELT-пайплайнов. Занимался разработкой и внедрением ML/AI-моделей, подготовкой и валидацией обучающих выборок, feature engineering. Среди проектов — работа с Eurazeo (инвестфонд), Sygate (продукт), PeopleSpheres (HR-tech), BVA (маркетинг/исследования), где осуществлял разработку агентных и RAG-решений, интеграцию LLM-компонентов в аналитические и data-процессы, реализацию production-RAG архитектур. Также имеет опыт в аналитике и проектировании data-решений для Gartner, H&M, Macy’s, в финансовой аналитике и прогнозировании KPI, аналитике и Data Science для маркетплейса, аналитических и статистических проектах для ритейл-компаний. Владеет широким спектром технологий и инструментов, включая Aerospike, Apache AirFlow, Atata, autogen, BI, CatBoost, ClickHouse, ClickUp, Confluence, Couchbase, Dagster, DBT, Docker, DWH, ELK, FastAPI, Gensim, GitHub, GitLab, Gradio, Grafana, Hadoop, Jenkins, Jira, Kafka, Kubernetes, LangChain, LangGraph, Lightgbm, Matplotlib, Neo4j, NetworkX, NiFi, Numpy, OpenTelemetry, Pandas, Plotly, Polars, PostgreSQL, Prometheus, PySpark, Python, PyTorch, Qdrant, R, REST API, RStudio, SAS, Scikit-learn, Snowflake, SpaCy, Spark, SPSS, Statsmodels, Streamlit, transformers, TypeDI, vLLM, VS Code, Weaviate.

○ Опытный Backend-разработчик с более чем 5-летним коммерческим опытом разработки высоконагруженных сервисов на Python и Go ○ Глубокое владение Python-экосистемой (Django, FastAPI, Flask), проектированием REST, GraphQL и gRPC API, а также построением и оптимизацией реляционных баз данных (PostgreSQL, MS SQL Server) и NoSQL-решений (MongoDB, Redis). ○ Практический опыт работы с асинхронной обработкой данных, очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) и стримингом, а также интеграцией внешних API и AI/ML-сервисов. ○ Участвовал в разработке и масштабировании микросервисной архитектуры с использованием Docker, Kubernetes и Helm, выстраивал CI/CD-процессы (GitLab CI, Jenkins) и работал с облачной инфраструктурой (AWS, GCP). ○ Уверенная работа в Linux-среде, применение инструментов мониторинга и логирования (Grafana, Kibana), уделение внимания производительности, отказоустойчивости и качеству кода через unit-тестирование, интеграционное и нагрузочное тестирование. ○ Быстрое погружение в предметную область, умение работать в распределенных командах и брать ответственность за технические решения. ○ Ориентирован на результат, открыт к диалогу и эффективному взаимодействию с командой, аналитиками и бизнес-заказчиками.

Никита — Senior Python разработчик из Москвы с опытом работы 4 года 10 месяцев. Специализируется на разработке backend-решений, имеет глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Участвовал в проектах различной сложности, включая разработку мультиагентной AI-платформы автономного ассистента, корпоративной платформы для автоматизации операционных процессов аэропорта, распределённой микросервисной платформы для автоматизации внутренних операционных процессов розничной сети и торговой платформы. В рамках проектов занимался разработкой ключевых сервисов, архитектурой систем, оптимизацией производительности, внедрением процессов CI/CD, мониторингом и логированием. Применял принципы DDD и SOLID, работал с микросервисами, асинхронной обработкой данных, распределёнными транзакциями и оптимизацией SQL-запросов. Обладает опытом работы с современными технологиями и инструментами, включая AI, Alembic, Anthropic, asyncio, Backend, Black, Blockchain, C++, Celery, CI/CD, Code Review, coverage, CQRS, DDD, Django, Docker, DRF, ELK Stack, event-driven, FastAPI, Flask, Frontend, GitHub Actions, Gitlab CI, Go, Grafana, gRPC, Helm, Jenkins, Kafka, Kubernetes, MongoDB, MyPy, PostgreSQL, Prometheus, Pydantic, pytest-asyncio, Python, RabbitMQ, React, Redis, REST, ruff, SQL, SQLAlchemy, Testing, TimeScaleDB, TypeScript, Vite, web3, WebSockets и другими.

Личные качества и мотивация: ● Проактивность и ориентация на результат: Специалист не просто выполняет задачи, а ищет пути оптимизации и улучшения ● Системное мышление и архитектурный подход: Способен проектировать сложные, целостные решения — от ML-платформ и гибридных AI-систем до отказоустойчивой глобальной SaaS-инфраструктуры, учитывая полный жизненный цикл ● Обучаемость и техническая гибкость: Легко осваивает и внедряет новые инструменты, технологии и фреймворки, эффективно работая как в области DevOps/MLOps, так и в смежных технологиях

Backend/Fullstack-разработчик с 9+ годами опыта в разработке высоконагруженных финтех- и e-commerce систем. Специализируется на микросервисной архитектуре, масштабируемых платежных системах, скоринговых моделях и высоконагруженных API. Основной стек: PHP (Laravel, Symfony), Go, Vue.js, TypeScript. Опыт работы с нагрузкой сотни тысяч транзакций в день, Kubernetes, Kafka, RabbitMQ, PostgreSQL.

ML / AI Engineer с опытом построения production LLM-агентов и масштабируемых AI-платформ. Разрабатывал чат-боты с десятками сценариев, AI-конвейеры для финтеха и HR, а также мультиагентные системы. Зачастую работал как единственный ML-инженер на проекте, отвечая за весь цикл: от архитектуры до вывода в продакшен. Также имею опыт запуска MCP-серверов и разработки тулзов для AI-агентов, что позволяет эффективно интегрировать различные инструменты

6 лет на стыке Data Science / ML и инженерии данных. Обучение и продакшн-внедрение ML-моделей (Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Spark MLlib), feature engineering, эксперименты и исследования. Глубокий Python, SQL и PySpark: ETL под большие объёмы и распределённое применение моделей (Pandas UDFs, MLlib). Прагматичный подход — рабочие решения и доведение проектов до прода, а не только исследования в Jupyter. Опыт менторства и работы со стейкхолдерами.

Более 6 лет в разработке полного цикла: фронтенд, бэкенд и мобильные приложения. С конца 2024 года фокус на AI и GenAI-продуктах - строит их и на бэкенде (LLM-пайплайны, RAG, мультиагентные системы, MCP), и на фронте (интерфейсы, дашборды, интеграция LLM на клиенте). Отдельная сильная сторона - мобильная разработка на Flutter: закрывал приложения крупных ритейлеров в одиночку, от макетов до релиза в сторы. Сильный бэкенд-фундамент: Python, высоконагруженные сервисы, микросервисная архитектура.

Иван — Python-разработчик уровня Middle+ из Красноярска. Специализируется на разработке backend-решений с использованием Python и сопутствующих технологий. Имеет опыт работы в отрасли Manufacturing. Участвовал в проектах по разработке высоконагруженных микросервисных платформ, сервисов интеллектуального анализа данных и систем интеграции SCADA/АСУ ТП. В рамках проектов занимался проектированием архитектуры backend, разработкой микросервисов на FastAPI и Kafka, внедрением системы управления состоянием энергообъектов, созданием ETL-пайплайнов, разработкой систем анализа текстовых логов, реализацией превентивных алертов и другими задачами. Также имеет опыт руководства технической группой, внедрения электронных журналов и систем учёта оборудования, разработки утилит и скриптов на Python для обработки технических данных и генерации отчётов. Используемые технологии: Python, FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, PostgreSQL, InfluxDB, Redis, Docker, systemd, cron, bash, pytest, Prometheus, Grafana, LangChain, RAG, pgvector, Django, DRF, MySQL, Kubernetes (Helm), kubectl, Locust, GitLab CI, Astra Linux / RED OS / Alt Linux, SCADA / АСУ ТП, OPC, Modbus, IEC104.

Python/AI-инженер с 5+ годами опыта промышленной backend-разработки и вывода AI-решений в эксплуатацию. Работает на стыке разработки AI-агентов и DevOps/MLOps: пишет код агентов на Python с интеграцией внешних API и LLM и одновременно берёт на себя полную ответственность за их доставку и сопровождение в микросервисной среде — от упаковки в контейнер и прохождения проверок безопасности до запуска и эксплуатации в Kubernetes-кластере без привлечения системных администраторов. Проектирует и реализует агентные сценарии: агентные workflow с оркестрацией, разделением retrieval, управления контекстом и состоянием, исполнения инструментов (tool calling) и бизнес-логики, обработкой ошибок, retry- и fallback-механизмами. Имеет практический опыт RAG, embeddings и векторного поиска, text-to-SQL, валидации структурированного вывода и интеграции нескольких семейств LLM (GigaChat, DeepSeek, Qwen) через унифицированные адаптеры на LangChain и LangGraph. Сильная эксплуатационная часть (Deployment & Ops): пишет Dockerfile для минимальных и безопасных образов и Helm-чарты (values.yaml) для развёртывания в Kubernetes, настраивает staged-деплой, автоматический rollback, health checks, autoscaling и secrets management. Глубоко понимает работу зависимостей в Python (Poetry, pip, virtualenv) — узкое место большинства проблем деплоя: настраивал SCA-сканирование образов и зависимостей, устранял уязвимости через обновление и патчинг библиотек с последующей пересборкой образа и обновлением деплоя. Уверенно работает в терминале (bash, Linux), читает логи и статусы подов, локализует и исправляет сбои агентов в продакшене — как ошибки в промпте и вызовах API, так и дефекты кода. По бэкграунду — Python-разработчик, ушедший в AI и MLOps, с опытом работы в защищённых банковских продовых контурах. Автономно закрывает полный цикл: написать агента, упаковать, провести через проверку безопасности, запустить в кластере и поддерживать в проде. Участвует в архитектурных обсуждениях, code review и разборе.