Диана К. Python разработчик, Senior
ID 26320
ДК
Диана К.
Senior
Беларусь, Минск, UTC+3
3 485,71 Р/час
вкл. НДС 22% (484 Р)
Специалист доступен с 5 сентября 2026 г.
О специалисте
Специализация
Python разработчик
Грейд
Senior
Навыки
Отрасли
Знание языков
Русский — C2
Английский — B2
Главное о специалисте
▪ Разработчик программного обеспечения с более чем 6-летним опытом коммерческой разработки корпоративного ПО для различных отраслей (стартапы / e-commerce).
▪ Разработка и проектирование систем различной степени сложности в соответствии с техническими требованиями и поставленными задачами
▪ Знание и опыт применения основных парадигм и принципов объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, наилучших мировых практик в области разработки программного обеспечения (SOLID, KISS, ООП)
▪ Участие в разработке архитектурных решений.
▪ Анализ и оптимизация существующих систем: рефакторинг кода, написание модульных и интеграционных тестов.
▪ Опыт в оптимизации SQL-запросов и асинхронном программировании.
▪ Разработка и проектирование микро сервисных архитектур, обеспечивающих модульность, гибкость и высокую производительность систем для крупных проектов.
▪ Настройка и оптимизация CI/CD процессов с использованием Gitlab и Jenkins.
▪ Отличные коммуникативные навыки, быстрая адаптация к команде.
▪ Ориентация на результат и успешное выполнение задач.
Проекты
(6 лет 10 месяцев)Платформа управления заказами и складскими остатками для розничной сети
Роль
Python Developer
Обязанности
Описание проекта
Проект направлен на создание единого контура для синхронизации онлайн-витрины и офлайн-магазинов в реальном времени. Система обеспечивает обработку пиковых нагрузок во время распродаж и гарантирует актуальность товарных остатков на всех точках продаж.
Обязанности
● Проектирование микросервисной архитектуры с соблюдением принципов модульности и слабых связей.
● Внедрение методологии TDD (Test-Driven Development) для обеспечения покрытия кода тестами не менее 85%.
● Разработка высоконагруженных API на Django REST Framework для мобильных приложений и веб-витрины.
● Оптимизация сложных SQL-запросов и внедрение шардирования в PostgreSQL для работы с миллионами транзакций.
● Написание сырых SQL-запросов (без использования ORM) для решения узких мест производительности: ручная оптимизация JOIN-ов, оконных функций и CTE для отчетов по складским остаткам и динамике продаж
● Настройка потоковой аналитики продаж и остатков с использованием ClickHouse и Elasticsearch.
● CI/CD в GitLab и оркестрация контейнеров в Kubernetes для стабильности продакшена.
● Выполнение роли технического наставника команды из 4 разработчиков. Проведение регулярных код-ревью, архитектурных сессий и разбора инцидентов. Адаптация новых членов команды, помощь в погружении в архитектуру проекта. Организация процессов внутреннего обмена знаниями, подготовка технических заданий для младших разработчиков.
● Интеграция с внешними платёжными шлюзами и службами доставки через стандартизированные контракты.
● Мониторинг системы с помощью Prometheus и Grafana, настройка алертинга для критических инцидентов.
● Рефакторинг легаси-монолита и постепенный вывод функциональности в отдельные микросервисы.
● Разработка системы лояльности и калькулятора скидок с поддержкой сложных промо-механик.
● Настройка асинхронной обработки задач через RabbitMQ и Celery для фоновых процессов и уведомлений.
● Обеспечение безопасности данных и реализация SSO через Keycloak и OAuth 2.0.
● Написание технической документации и спецификаций API через Swagger/OpenAPI.
● Участие в нагрузочном тестировании системы и устранение узких мест производительности под пиковой нагрузкой.
● Автоматизация с ИИ (ChatGPT/GPT-модели) для задач разработки: внедрение агентов на основе LLM для автоматизации рутинных операций: генерации шаблонного кода, рефакторинга, написания тестов и анализа логов. Интеграция GPT-моделей в процесс code review и документирования API, что позволило сократить время на рутинные задачи и повысить единообразие архитектурных решений.
● Активное использование Linux (Ubuntu/Debian) на ежедневной основе: написание bash-скриптов для автоматизации рутинных операций, анализ системных логов и профилирование производительности приложения в production-среде, настройка сетевых интерфейсов и файловых систем для оптимизации работы Docker-контейнеров.
● Оптимизация пайплайнов сборки и деплоя, сокращение времени релиза с нескольких часов до 15 минут.
● Взаимодействие с продукт-оунерами и бизнес-аналитиками для трансляции требований в технические задачи.
● Взаимодействие с командами бэкенда, фронтенда и мобильной разработки для синхронизации релизов.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, RabbitMQ, Docker, Elasticsearch, Python, Jenkins, Swagger, Grafana, Kubernetes, Pytest, Nginx, AWS, Celery, Prometheus, Keycloak, ClickHouse, Terraform, Django, Redis, DRF, Gitlab CI
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Февраль 2025 - По настоящее время
(1 год 8 месяцев)
Микросервисное приложение для мониторинга документооборота и анализа контента крупного медиахолдинга
Роль
Python Developer
Обязанности
Разработка современного микросервисного приложения для мониторинга документооборота и анализа контента крупного медиахолдинга. Платформа обеспечивает эффективное управление пользователями, хранение как структурированных, так и неструктурированных данных, а также предоставляет мощные инструменты поиска и безопасности. Особое внимание уделено масштабируемости, отказоустойчивости и производительности системы.
● Разработка адаптивного веб-приложения с backend-рендерингом страниц через Django Template Engine для различных устройств (desktop, mobile).
● Проектирование аутентификации и авторизации: реализация системы регистрации и аутентификации пользователей с использованием JWT-токенов. Интеграция опциональной поддержки OAuth2 (Google, GitHub) для внешней аутентификации. Разделение ролевой модели (администратор/пользователь) с контролем доступа к API через ACL (Access Control List). Интеграция с внешними провайдерами идентификации (Google Workspace, Yandex ID, Keycloak) для обеспечения Single Sign-On (SSO).
● Применение методологии Domain-Driven Design (DDD) для проектирования архитектуры. Выделение core domain'ов («Документ», «Пользователь», «Права доступа»), определение bounded contexts и их взаимодействия. Реализация паттернов: Aggregate Root, Entity, Value Object, Repository, Domain Event.
● Управление пользователями: создание RESTful API для CRUD-операций с пользователями (доступно только администраторам). Валидация данных при создании/обновлении пользователей с использованием Pydantic для проверки типов и форматов. Хеширование паролей с использованием bcrypt для обеспечения безопасности.
● Хранение данных: разработка механизма для хранения метаданных пользователей и документов в PostgreSQL с применением SQLAlchemy ORM. Сохранение текстовых документов в формате JSON в MongoDB с использованием PyMongo для работы с базой данных. Обработка других типов файлов (например, изображений или PDF).
● Поиск контента: интеграция Elasticsearch для реализации полнотекстового поиска по содержимому документов (использование Query DSL Elasticsearch).
● Асинхронная обработка данных: использование Apache Kafka для передачи текстовых документов между сервисами.
● Real-time уведомления с использованием WebSocket (Tornado) для отслеживания изменений в документах с JWT-аутентификацией и интеграцией с Kafka.
● Микросервисная архитектура: разделение функционала на два основных микросервиса (Main Service, Storage Service).
● Контейнеризация и развертывание: полная контейнеризация приложения с использованием Docker и Docker Compose для локальной разработки и тестирования. Настройка процессов CI/CD с помощью GitLab CI/CD для автоматической сборки и деплоя приложения. Использование Kubernetes для оркестрации контейнеров в продакшене.
● Тестирование и мониторинг: написание unit-тестов с использованием pytest для проверки основных компонентов приложения. Интеграция инструментов мониторинга Prometheus и Grafana для отслеживания производительности и состояния микросервисов. Логирование с использованием ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для централизованного сбора и анализа логов.
● Документация API с Swagger/OpenAPI и примерами запросов/ответов (FastAPI Docs).
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, RabbitMQ, Git, Docker, Elasticsearch, Python, Kibana, MongoDB, Swagger, Grafana, Kubernetes, Pytest, Celery, Prometheus, FastAPI, Certbot, Kafka, Logstash, Docker Compose, ELK Stack, Redis, GitLab CI/CD, OpenAPI, ssl/tls
Отрасль проекта
Media
Начало работы
Март 2023 - Январь 2025
(1 год 11 месяцев)
Масштабируемая система для автоматизации процессов создания, хранения и управления контрактами
Роль
Python Developer
Обязанности
Разработка масштабируемой системы для автоматизации процессов создания, хранения и управления контрактами. Платформа позволяет юристам и клиентам взаимодействовать через веб-интерфейс, отслеживать статусы документов, управлять версиями контрактов и получать уведомления о важных событиях.
● Разработка и оптимизация REST API для управления документами, пользователями и уведомлениями с использованием Django REST Framework (DRF) и FastAPI. Реализация механизма аутентификации через OAuth2 и JWT для обеспечения безопасности.
● Реализация механизма версионирования контрактов с возможностью отката к предыдущим версиям. Интеграция с Elasticsearch для быстрого поиска документов по ключевым словам и метаданным.
● Разработка batch API для загрузки больших объёмов данных (до 100 000 записей за один запрос) с использованием асинхронных инструментов asyncio и aiohttp. Оптимизация производительности с помощью Celery для фоновой обработки задач.
● Разработка и настройка административной панели с использованием Django Jazzmin для управления пользователями, документами, ролями и аудитом действий. Кастомизация интерфейса администратора под нужды бизнеса, добавление кастомных действий, фильтров и дашбордов.
● Оптимизация SQL-запросов для работы с большими объёмами данных (до 10 млн записей) с использованием PostgreSQL и ClickHouse. Внедрение индексации и партиционирования для ускорения запросов.
● Внедрение системы ролевого доступа с использованием Django Guardian и Keycloak для разграничения прав между юристами, администраторами и клиентами. Настройка двухфакторной аутентификации для повышения безопасности.
● Интеграция с внешними сервисами для отправки уведомлений (email, SMS) через AWS SNS и Twilio. Хранение файлов в Amazon S3 с использованием библиотеки Boto3.
● Разработка модуля поиска документов с использованием полнотекстового поиска (Elasticsearch) и интеграцией с Apache Tika для анализа содержимого файлов.
● Реализация механизма автоматического создания отчётов о статусах контрактов в формате PDF (с использованием ReportLab) и Excel (с использованием Pandas).
● Участие в разработке пользовательского интерфейса с использованием JavaScript (React), CSS и HTML для создания динамических форм контрактов и интерактивных элементов управления.
● Оптимизация производительности приложения с использованием Redis для кэширования данных и снижения нагрузки на базу данных.
● Настройка CI/CD-процессов с использованием GitLab CI/CD и Jenkins для автоматизации тестирования и деплоя. Внедрение практик Infrastructure as Code (IaC) с использованием Terraform.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, RabbitMQ, HTML, CSS, Docker, Elasticsearch, JavaScript, Python, Jenkins, ReportLab, Kubernetes, AWS, Celery, JWT, Twilio, Keycloak, ClickHouse, Pandas, SQLAlchemy, FastAPI, Terraform, Django Rest Framework, Alembic, Django, OAuth 2.0, Redis, DRF, Boto3, React, S3, SNS, GitLab CI/CD, jazzmin
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Начало работы
Июнь 2021 - Февраль 2023
(1 год 9 месяцев)
Формат работы
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка, Низкая нагрузка (4 ч/день)
Формат взаимодействия
Удаленный, На территории клиента
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Специальность
ФИТУ, Автоматизированные системы обработки информации
Завершение учебы
2020 г.
