Каталог специалистов

Исполнительный, ориентированный на результат разработчик с более чем 20-летним опытом. Отличный командный игрок, способный не только качественно выполнять свои задачи, но и помогать коллегам, анализировать ситуации и предлагать подходящие решения. Всегда открыт к изучению нового, при этом успешно применяет уже полученные навыки и опыт в повседневной работе.

Опытный Python-разработчик, специализируется на backend-разработке. Участвовал в проекте Royal Finance, где занимался разработкой масштабируемых RESTful API с использованием Python, Django и DRF. Оптимизировал вычислительную логику на базе асинхронного программирования, Celery и RabbitMQ. Внедрил современные стандарты контроля качества кода и CI/CD процессы. В рамках проекта Iviz SaaS-платформы реализовал высоконадёжный механизм на основе архитектуры CDC для мгновенной обработки изменений в распределённой системе. Настроил и управлял очередями задач с использованием RabbitMQ, ZeroMQ и gRPC. Для Alma services разработал ETL-пайплайн на Python для агрегации и предварительной обработки данных с умных датчиков. Интегрировал систему с Apache Kafka для организации потоковой передачи данных. На проекте Insist services разработал интуитивно понятный интерфейс на Java/Kotlin для мониторинга температуры в реальном времени. Внедрил алгоритм автоматической регулировки оборудования для оптимизации работы систем охлаждения.

Алексей — опытный Data инженер с более чем шестилетним опытом работы в проектах RnD, E-commerce & Retail и EdTech. В портфолио Алексея есть несколько успешных проектов: Customer360, разработка программного обеспечения для бухгалтерского учёта для одного из крупнейших розничных продавцов товаров для дома, Apache Superset по визуализации данных для целей BI, внутренний проект, направленный на решение проблем повторного развёртывания групп DAG Airflow на учётных записях Kohls и IAS, IAS Python Upgrade, настройка и поддержка кластера Hadoop/Spark, разработка приложений на Hadoop/Spark для научных целей. Алексей участвовал в разработке и поддержке групп DAG Airflow для преобразования данных, включая сшивание данных; разработал и спроектировал Metadag Airflow DAG, которая автоматизирует и повышает уровень понимания процессов в команде C360; выполнил общую миграцию из локальных в облачные сервисы; получил большой опыт в разработке приложений Flask, выполнении миграций БД с использованием SQLAlchemy и Alembic; разработал внутреннюю систему контроля доступа для приложения Superset; разработал пакет Python3 airflow-redeploy, который упрощает процесс повторного развёртывания групп DAG через официальный REST API и плагин REST API.