АМ
Александр М.
Мужчина, 40 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2 987,01 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 4 июля 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 — B1
Главное о специалисте
Backend-разработчик с 5 годами опыта в создании продакшн-систем на Python. Специализируюсь на разработке микросервисов, построении REST API и интеграции с внешними сервисами. Уверенно работаю с фреймворками Django и FastAPI, использую SQLAlchemy, PostgreSQL и Redis для построения надёжной и производительной backend-архитектуры.
Имею опыт реализации асинхронных решений с использованием asyncio, Celery, RabbitMQ и Apache Kafka, включая построение отказоустойчивых механизмов с поддержкой идемпотентности и повторов.
Активно применяю pytest для автоматизации тестирования. Использую Docker для контейнеризации приложений и управления средами разработки, а Git — для ведения истории изменений и участия в командной разработке. Привык вести задачи end-to-end: от проектирования архитектуры и проработки требований до релизов и сопровождения. Эффективно взаимодействую с командами QA, DevOps, аналитиками и менеджерами, участвую в планировании и улучшении инженерных практик.
Проекты
(5 лет 3 месяца)
Система управления инфраструктурой облачного провайдера
Роль
Python-разработчик
Обязанности
Команда: 6 backend, 2 frontend, 2 QA, DevOps, SA, PM
Описание: Разработка сервиса конфигурации и выделения облачной инфраструктуры для крупного федерального облачного провайдера.
Участвовал в разработке двух сервисов:
1. Оркестратор, координирующий процесс выделения, развертывания и отката серверных мощностей.
2. Сервис для управления импортом/экспортом заказов и работы с продуктовым каталогом.
Задачи:
Разработка и доработка REST API для внутренних и внешних клиентов с использованием FastAPI и aiohttp
Проектирование и реализация бизнес-логики оркестрации процессов выделения и возврата серверных мощностей
Работа с асинхронными HTTP-запросами и очередями сообщений для координации между микросервисами
Интеграция с внешними и внутренними API (например, биллинг, сервис состояний, учет клиентских настроек)
Реализация отложенных задач и фоновых обработчиков с использованием RabbitMQ (aio-pika) и Redis (aioredis)
Проектирование и миграция схем PostgreSQL, написание запросов с использованием SQLAlchemy (asyncpg)
Обработка ошибок и обеспечение отказоустойчивости при взаимодействии с нестабильными сервисами
Покрытие кода юнит- и интеграционными тестами с использованием pytest и httpx.AsyncClient
Настройка и сопровождение документации API через OpenAPI / Swagger, Confluence
Профилирование и оптимизация запросов к базе данных и к сторонним API
Участие в рефакторинге существующего кода и улучшении архитектуры микросервисов
Настройка логирования, мониторинга и алертинга на ключевые процессы (через существующие инфраструктурные решения Prometheus, Grafana, Loki)
Работал с Docker, Kubernetes для локальной разработки, сборки образов и деплоя сервисов в k8s-кластер
Разбор и оценка задач в Jira, декомпозиция требований, обсуждение технических решений с командой
Проведение code review, участие в принятии архитектурных решений на уровне команды
Достижения
Написал новый сервис для работы с заказами и продуктовым каталогом, заменивший устаревшую систему
Разработал систему автоматического отката при развертывании серверных мощностей
Обеспечил отказоустойчивость сервисов при недоступности внешних систем
Стек специалиста на проекте
Grafana, GitLab, asyncpg, SQLAlchemy, Swagger, Redis, Pytest, Prometheus, aiohttp, FastAPI, Asyncio, Loki, Confluence, Docker, Python, OpenAPI, RabbitMQ, aio_pika, aioredis, Jira, PostgreSQL, Kubernetes
Отрасль проекта
EdTech
Период работы
Ноябрь 2023 - По настоящее время
(1 год 9 месяцев)
Сервис анализа рынка недвижимости
Роль
Python-разработчик
Обязанности
Команда: 2 ML, 3 backend, 2 frontend, UX/UI, QA, DevOps, BA, SA, PM
Описание: Веб-сервис занимается агрегацией и аналитикой недвижимости в новостройках и предоставляет пользователям уникальный опыт подбора квартир с помощью искусственного интеллекта.
Задачи:
Разработка и поддержка REST API с использованием Django, Django REST Framework, OpenAPI / Swagger для взаимодействия с фронтендом и внешними сервисами.
Создание и оптимизация парсеров с использованием Requests, BeautifulSoup, Scrapy и Selenium для автоматизированного сбора данных с веб-сайтов застройщиков и интеграции с их API.
Проектирование, отладка и сопровождение DAG’ов в Apache Airflow для автоматизации ETL-процессов по сбору, обработке и загрузке данных в PostgreSQL и MongoDB.
Работа с Amazon S3 для хранения медиаконтента, обеспечения отказоустойчивости, резервного копирования и управления большими объемами данных.
Разработка фоновых задач и асинхронной логики с использованием Celery и Redis.
Обеспечение качества кода путем написания и поддержки модульных и интеграционных тестов на pytest и unittest.
Хранение, оптимизация и выборка больших объемов данных в PostgreSQL и MongoDB, настройка индексов и производительных запросов.
Контейнеризация сервисов с использованием Docker, оркестрация среды разработки и деплоя через Docker Compose, настройка проксирования и статики через Nginx.
Участие в планировании, написание документации, трекинг задач в Jira, использование GitLab для контроля версий, code review, CI/CD и автоматизации релизов.
Достижения
Разработал с нуля микросервис и REST-like API на Django REST Framework с авторизацией, документацией через Swagger / OpenAPI и интеграцией с внешними сервисами.
Реализовал более 30 веб-парсеров на Python с использованием Requests, BeautifulSoup, Scrapy и Selenium, автоматизировав сбор и обновление информации с сайтов застройщиков.
Внедрил Apache Airflow и разработал продуманные DAG’и для автоматизации ETL-процессов, включая сбор, обработку и загрузку данных в PostgreSQL и MongoDB.
Стек специалиста на проекте
GitLab, Selenium, MongoDB, Swagger, Redis, Pytest, Nginx, Celery, Requests, Scrapy, S3, Docker Compose, Docker, Python, Apache AirFlow, Django, OpenAPI, Unit testing, Jira, PostgreSQL, beautifulsoup, Django Rest Framework
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Август 2021 - Октябрь 2023
(2 года 3 месяца)
Рекламная платформа
Роль
Python-разработчик
Обязанности
Команда: 2 backend разработчик, 2 frontend разработчика
Проект: Создание CRM-сервиса, который формирует конфигурационные настройки для подбора рекламы.
Задачи:
Разработка кросс-платформенного CRM-сервиса с использованием Python и Django, с акцентом на масштабируемость и расширяемость архитектуры.
Проектирование реляционной базы данных на PostgreSQL, включая схемы пользователей, рекламных кампаний, сегментов и конфигураций.
Оптимизация SQL-запросов с использованием индексов, нормализации и анализа EXPLAIN-планов для повышения производительности.
Реализация авторизации и аутентификации пользователей с JWT-токенами, защита API с использованием прав доступа и ролей.
Контейнеризация приложения: написание Dockerfile, настройка docker-compose и конфигурация окружений для разработки и продакшена.
Интеграция с внешними сервисами через REST API, в том числе для обмена рекламными конфигурациями и аналитикой.
Подключение Redis и настройка кеширования часто запрашиваемых данных для снижения нагрузки на БД.
Реализация фоновых задач по расписанию с использованием Celery.
Написание модульных и интеграционных тестов на pytest для критических участков бизнес-логики.
Документирование REST API с использованием Swagger / OpenAPI для упрощения взаимодействия с фронтендом и внешними командами.
Достижения
Достигнуто 70% покрытия кода тестами, что значительно повысило надежность приложения и снизило количество дефектов после релизов.
Реализованы и внедрены практики оптимизации запросов к PostgreSQL, что позволило сократить время отклика ключевых эндпоинтов на 40–60%.
Обеспечена высокая удовлетворенность команд фронтенда и партнеров благодаря интуитивному RESTful API и подробной документации.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, Swagger, Pytest, Celery, JWT, Django Rest Framework, Django, Docker Compose, Redis, OpenAPI
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Май 2020 - Июль 2021
(1 год 3 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва,
Специальность
Оборудование и технологии прокатки (МТ-10)
Завершение учебы
2008 г.
Высшее
Учебное заведение
РГСУ, Москва
Специальность
Менеджмент организации
Завершение учебы
2014 г.