Никита К. Python разработчик, Middle+
ID 17360
НК
Никита К.
Мужчина
Россия, Ростов-на-Дону, UTC+3
Ставка
3 000 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 ноября 2024 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Python разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Опыт разработки 3,5 года
Опыт работы с языками:
Python, С++, C
Опыт работы с фреймворками:
FastAPI, Starlette, Django, DRF, Aiohttp
Опыт работы с библиотеками и технологиями:
PostgreSQL, MongoDB, Redis, ElasticSearch
RabbitMQ, AsyncIO, Celery
SQLAlchemy, TortoiseORM, Alembic, Aerich
Strawberry-graphql, Tartiflette, Graphene
Pandas, openpyxl, xltpl
Docker, Kubernetes
Selenium, Aiogram, Pytest
Также опыт работы c:
Git, Gitlab CI, Jira
Проекты
(3 года 4 месяца)
Система управления материалами в рамках строительных процессов объектов
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Краткое описание проекта:
Разработка системы управления материалами для оптимизации работы с ресурсами на всех этапах строительного процесса — от заказа до списания. Система позволяет автоматизировать управление строительными материалами, улучшить контроль за их перемещением и упростить формирование отчетности, что значительно повышает эффективность работы на объектах.
Что реализовывал:
- Сбор требований и проектирование: взаимодействие с заказчиком для детального анализа функциональных требований и проектирование архитектуры базы данных и приложения, учитывая особенности строительных процессов.
- Разработка асинхронного микросервиса: создание микросервиса на FastAPI для обработки запросов от frontend-а, включая поддержку асинхронной работы и интеграцию с другими системами через брокер сообщений RabbitMQ.
- Интеграция с 1С: настройка автоматизированного обмена данными с системой 1С в отдельном потоке по расписанию, что позволило синхронизировать данные о материальных ресурсах и финансовых операциях.
- Оптимизация производительности: анализ текущей производительности системы и внедрение оптимизаций, таких как кэширование данных в Redis и оптимизация запросов к базе данных, для повышения масштабируемости и стабильности при росте объема данных.
- Гибкий поиск: реализация гибкого поиска материалов по множеству полей с использованием ElasticSearch, что упростило навигацию и доступ к данным для пользователей.
- Ведение журналов: настройка системы журналирования в ElasticSearch, позволяющая отслеживать изменения материалов и других ресурсов, что увеличило прозрачность управления ресурсами.
- Логическое удаление данных: внедрение механизма логического удаления записей с помощью триггеров в базе данных и кода приложения для обеспечения целостности и безопасности данных.
- Формирование отчетов: разработка автоматической генерации отчетов по строительным процессам в форматах Excel и Word с использованием шаблонов, что упростило анализ данных и отчетность.
- Покрытие кода тестами: написание модульных тестов с использованием Pytest для повышения надежности и стабильности системы, что способствовало быстрому обнаружению и исправлению ошибок.
- Бэкапы и мониторинг: регулярное выполнение бэкапов баз данных и мониторинг их производительности для обеспечения надежной работы системы и предотвращения потерь данных.
Стек специалиста на проекте
SQLAlchemy, Elasticsearch, Redis, Pytest, aiohttp, FastAPI, OpenPyXL, Asyncio, Docker, Starlette, PostgreSQL, RabbitMQ, ghaphql, xltpl
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Май 2023 - Сентябрь 2024
(1 год 5 месяцев)
Система отслеживания
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Краткое описание:
Разработка системы для мониторинга и отслеживания строительных материалов и объектов на основе RFID-меток. Система обеспечивает контроль перемещений и состояния ресурсов, их эффективное управление и хранение данных, с акцентом на производительность и масштабируемость.
Что реализовывал:
- Проектирование архитектуры базы данных и высоконагруженного backend-приложения, с учётом требований к масштабируемости.
- Разработка асинхронного микросервиса для мониторинга материалов с использованием RFID-технологий и интеграцией с frontend-компонентами.
- Создание микросервиса для обработки геолокационных данных строительных объектов.
- Реализация системы логирования перемещений материалов и объектов в ElasticSearch для быстрой аналитики и поиска.
- Организация кэширования данных о текущем состоянии ресурсов с помощью Redis для ускорения доступа к часто используемой информации.
- Автоматизация сборки и деплоя приложения с использованием Docker и GitLab CI, что позволило ускорить процесс развертывания и минимизировать риски человеческих ошибок.
Стек специалиста на проекте
SQLAlchemy, Elasticsearch, Redis, FastAPI, Asyncio, Docker, PostgreSQL, ghaphql
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Январь 2023 - Апрель 2023
(4 месяца)
BI-дашборд материалов и других строительных ресурсов
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Краткое описание проекта:
Разработка BI-дашборда для визуализации и анализа данных о строительных материалах и ресурсах. Система собирает и агрегирует информацию из нескольких источников, предоставляя визуальные отчеты для мониторинга в реальном времени. Визуализация реализована через Yandex Datalens, обеспечивая доступ к актуальным данным с гибкими инструментами аналитики.
Что реализовывал:
- Разработка логики формирования и агрегации данных, аккумулируемых из микросервисов и монолитной системы, для последующего использования в BI-аналитике.
- Обеспечение обновления данных в режиме реального времени с использованием RabbitMQ, что позволило системе мгновенно реагировать на изменения в материалах и ресурсах.
- Интеграция с Yandex Datalens для создания интерактивных визуализаций, таких как графики и таблицы, с использованием запросов для группировки и агрегации данных.
- Оптимизация обработки больших объемов данных с помощью Pandas для повышения эффективности генерации и передачи данных в систему визуализации.
- Настройка и поддержка автоматизированного процесса сборки и развертывания приложения, что значительно сократило время развертывания и обновлений системы, используя Docker и GitLab CI.
Стек специалиста на проекте
SQLAlchemy, Pandas, Redis, FastAPI, Asyncio, Docker, PostgreSQL
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Сентябрь 2022 - Декабрь 2022
(4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет