АК
Алексей К.
Мужчина, 27 лет
Россия, Омск, UTC+6
Ставка
3 831,17 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 20 июня 2025 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
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
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.
Проекты
(7 лет 9 месяцев)
Royal Finance Финтех (финансовые услуги, криптовалютные транзакции, P2Pпереводы, аналитика данных).
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Обязанности:
- Разработка масштабируемых RESTful API с использованием Python
3.12, Django и DRF для реализации функционала регистрации
рефералов и автоматизированного начисления бонусов.
- Проектирование и эффективное использование Django ORM для
работы сбольшими объёмами данных, обеспечивая отказоустойчивость
и высокую производительность системы.
- Интеграция с Telegram Bot API для своевременных уведомлений
пользователей о транзакциях, бонусах и обновлениях, что повышало
уровень вовлеченности аудитории.
- Оптимизация вычислительной логики на базе асинхронного
программирования (asyncio), Celery и RabbitMQ для ускорения
обработки бизнес-логики и минимизации задержек при выполнении
реферальных операций.
- Разработка и реализация механизма переноса и синхронизации
данных между PostgreSQL и ClickHouse, что способствовало ускорению
аналитических запросов и повышению эффективности обработки
данных.
- Контейнеризация и оркестрация микросервисов с использованием
Docker, Docker Compose и Kubernetes, обеспечивая гибкость
масштабируемость системы в облачной инфраструктуре (DigitalOcean,
Debian).
- Внедрение современных стандартов контроля качества кода и
CI/CDпроцессов с помощью Git, Git Flow, GitLab CI, Ansible, а также
инструментов
тестирования (Pytest, Unittest) и линтеров (Black, Flake8).
- Обеспечение безопасности системы через интеграцию протоколов
OAuth 2.0, JWT и решений для управления доступом (KeyCloak),
гарантируя защиту данных в финтех-среде.
- Ведение технической документации с использованием
OpenAPI/Swagger, обеспечивая прозрачность процессов и улучшая
коммуникацию между межфункциональными командами разработки.
Состав команды:
Backend-разработчик (разработка с моей стороны), Frontend-
разработчик (интеграция с UI), Data Analyst (анализ метрик
привлечения), BI-аналитик (формирование требований к отчётам),
DevOps (настройка инфраструктуры), Product Manager (определение
условий зад
Достижения
- Существенное снижение затрат на привлечение
пользователей благодаря разработке оптимизированной реферальной
системы и автоматизации процессов начисления бонусов, что улучшило
показатели маркетинговой эффективности.
- Ускорение аналитических процессов и повышение скорости обработки
запросов за счёт эффективной миграции данных в ClickHouse, что
привело к значительному снижению инфраструктурных расходов.
- Выявление и устранение узких мест в архитектуре системы, что
способствовало увеличению стабильности сервиса и повышению его
отказоустойчивости.
- Повышение взаимодействия внутри кросс-функциональной команды
(Frontend-разработчик, Data Analyst, BI-аналитик, DevOps, Product
Manager) за счёт активного участия в комплексном управлении
проектом с использованием Git Flow и CI/CD, что ускорило цикл
разработки и вывода изменений в продакшн.
- Внедрение автоматизированных процессов тестирования и контроля
качества, что позволило минимизировать количество ошибок в
продакшене и сократить время на отладку и поддержание системы.
- Доказанная способность работать с широким спектром современных
технологий и инструментов, что подтверждает высокий уровень
профессиональной квалификации и способность адаптироваться к
динамично развивающейся финтех-среде.
Стек специалиста на проекте
Keycloack, Gitlab CI, GraphQL, openAI, ClickHouse, Elasticsearch, Git, Go, Kibana, MongoDB, Linux, Swagger, Redis, Pytest, Debian, Celery, JWT, Ansible, Sentry, bower, Django ORM, Flow.js, DigitalOcean, Logstash, aiogram, DRF, OAuth 2.0, Docker Compose, Asyncio, Flake8, ELK Stack, Docker, Apache AirFlow, Django, RabbitMQ, Unit testing, Python 3.12, PostgreSQL, block, Kubernetes, SQLite
Отрасль проекта
Blockchain
Период работы
Ноябрь 2023 - Февраль 2025
(1 год 4 месяца)
Iviz SaaS-платформы (распознавание изображений, автоматизация бизнес- процессов)
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Обязанности:
- Реализация высоконадежного механизма на основетархитектуры CDC
(Change Data Capture) для мгновенной обработки изменений в
распределенной системе.
- Настройка и управление очередями задач с использованием
RabbitMQ, ZeroMQ и gRPC для обеспечения оперативной обработки
данных и
минимизации задержек в системе.
- Разработка и поддержка асинхронных микросервисов на FastAPI и
Aiohttp, включая создание API для отправки уведомлений посредством
интеграции с
- Telegram API, SMTP-серверами и WebSocket, что позволило
оптимизировать время доставки уведомлений пользователям.
- Использование современных ORM-технологий (SQLAlchemy),
валидации данных (Pydantic) и миграций (Alembic) для поддержания
консистентности данных между MySQL, SQLite, PostgreSQL и
ClickHouse.
- Интеграция инструментов контроля качества кода и тестирования
(Pytest, Unittest, Coverage, Tox, Mocking, Selenium) для обеспечения
высокого уровня надежности и безопасности разрабатываемых
сервисов.
- Контейнеризация приложений с использованием Docker и Compose, а
также настройка CI/CD-процессов для автоматизации развертывания и
стабильной работы в средах Linux (Debian, CentOS).
- Внедрение мониторинга и логирования через Prometheus, Grafana, Loki
и Sentry, что позволило оперативно отслеживать состояние системы и
внедрять меры для устранения узких местах в производительности.
- Взаимодействие с кросс-функциональной командой (Frontend-
разработчик, ML Engineer, DevOps, SRE, UX/UI Designer) для интеграции
бизнес-логики и оптимизации процессов автоматизации бизнес-
процессов с акцентом на
распознавание изображений (OpenCV2, SciPy, Scikit-learn, Pandas).
Состав команды:
Backend-разработчик (с моей стороны, разработка сервиса), Frontend-
разработчик (интеграция уведомлений в UI), ML Engineer (интеграция
алгоритмов распознавания), DevOps (настройка WebSocket и
балансировки)., SRE (обеспечение отказоустойчивости), UX/UI Desi
Достижения
- Достижение высокой консистентности данных в
распределённой системе за счёт внедрения надежного CDC-решения и
оптимизации очередей задач, что значительно улучшило стабильность
работы платформы.
- Оптимизация работы нейросети по распознаванию изображений, что
привело к улучшению точности и скорости обработки данных в
SaaSплатформе.
- Сокращение времени реакции пользователей на события благодаря
эффективной интеграции асинхронных сервисов и уведомлений, что
повысило удовлетворенность клиентов и вовлеченность аудитории.
- Повышение общей оперативности и устойчивости системы за счет
внедрения современных инструментов мониторинга (Prometheus,
Grafana, Loki, Sentry), что позволило своевременно обнаруживать и
устранять узкие
места в архитектуре.
- Демонстрация навыков работы с обширным стеком современных
технологий, что обеспечило устойчивую производительность и
масштабируемость SaaS-платформы, способству удовлетворению
высоких бизнес-требований и стандартов отрасли.
Стек специалиста на проекте
designer, UI, Compose, Grafana, Работа с интеграциями, архитектура, Нейронные сети, Разработка, Программное обеспечение, контейнеризация, SRE, WebSockets, mocking, OpenCI, ClickHouse, CentOS, SQLAlchemy, Data, API, Pandas, SciPy, DevOps, Go, Selenium, Linux, Pytest, Debian, Prometheus, aiohttp, FastAPI, gRPC, Telegram API, Scikit-learn, Sentry, Pydantic, Alembic, aiogram, Мониторинг, Tox, Loki, Docker, Clang, MySQL, RabbitMQ, Testing, Python 3.11, Unit testing, Machine learning, engineer, PostgreSQL, UI/UX, cdc, Scikit learn, capture, CI/CD, ZeroMQ, Microservices, coverage, eycloack, SQLite, Functional testing
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Апрель 2021 - Октябрь 2023
(2 года 7 месяцев)
Alma services IoT и промышленная автоматизация (умные датчики, мониторинг оборудования).
Роль
Backend-разработчик
Обязанности
Обязанности:
- Обеспечение стабильной обработки свыше 10k транзакций в день,
гарантируя высокую пропускную способность и надежность IoTсистемы.
- Разработка высокоэффективного ETL-пайплайна на Python для
агрегации и предварительной обработки данных с умных датчиков,
используя Pandas и NumPy для оптимизации вычислительных
процессов.
- Интеграция с Apache Kafka для организации потоковой передачи
данных, что обеспечило практически реальное время обработки и
быструю реакцию системы на изменения.
- Реализация системы мониторинга с настройкой алертинга при
обнаружении аномальных показателей, используя инструменты
Prometheus, Grafana, Loki и Sentry для оперативного обнаружения и
устранения проблем.
- Взаимодействие с кросс-функциональной командой (Data Engineer,
DevOps, Embedded Developer) для интеграции IoT-системы и
реализации комплексного решения по промышленной автоматизации.
Состав команды:
Backend-разработчик (с моей стороны, настройка датчиков), Data
Engineer (реализация ETL), DevOps (развёртывание Kafkaкластера),
Embedded Developer (прошивки устройств).
Достижения
- Успешная разработка и внедрение конвейера
обработки IoT-данных, позволившая эффективно агрегировать,
анализировать и использовать огромные объемы данных с
промышленных
датчиков.
- Оптимизация процессов потоковой обработки, что привело к
значительному сокращению задержек в системе и повышению общей
оперативности реагирования на события в реальном времени.
- Разработка системы алертинга, которая позволила своевременно
уведомлять технические команды о критических отклонениях и
аномалиях,
способствуя повышению надежности и безопасности оборудования.
- Демонстрация навыков интеграции и оптимизации современных
инструментов обработки данных, что обеспечило высокую
масштабируемость и адаптивность IoT-системы в условиях
промышленной автоматизации.
Стек специалиста на проекте
developer, Grafana, Работа с интеграциями, Разработка, Программное обеспечение, Оптимизация процессов, embedded, python 3.10, WebSockets, Tensorflow, Numpy, Data, Pandas, DevOps, Prometheus, FastAPI, Scikit-learn, Sentry, ETL, Kafka, Мониторинг, Loki, Docker, Python, разработка системы, MySQL, engineer, PostgreSQL, Apache Kafka, SQLite, Functional testing
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Декабрь 2020 - Март 2021
(4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Омский государственный университет путей сообщения, Омск
Специальность
ИАТИТ, Информационные системы и технологии
Завершение учебы
2022 г.