ДК
Диана К.
Женщина, 25 лет
Беларусь, Минск, UTC+3
Ставка
3 147,27 Р/час
вкл. НДС 20% (420 Р)
Специалист доступен с 20 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
Русский — C2
Английский — B2
Главное о специалисте
▪ Разработчик программного обеспечения с более чем 5-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)
▪ 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
(5 лет 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 аутентификация и авторизация: 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
ssl/tls, Grafana, Elasticsearch, Git, Kibana, MongoDB, Swagger, Redis, Pytest, Celery, Prometheus, FastAPI, Certbot, Logstash, Docker Compose, ELK Stack, Docker, Python, GitLab CI/CD, OpenAPI, RabbitMQ, PostgreSQL, Kubernetes, Apache Kafka
Отрасль проекта
Media
Период работы
Март 2023 - По настоящее время
(2 года 5 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 объемов данных (до 100 000 записей за один запрос) с использованием асинхронных инструментов asyncio и aiohttp. Оптимизация производительности с помощью Celery для фоновой обработки задач.
● Оптимизация SQL-запросов для работы с большими объемами 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 отчетов 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
Twilio, AWS, ClickHouse, SQLAlchemy, Keycloak, Elasticsearch, Pandas, Redis, ReportLab, Celery, JWT, FastAPI, Terraform, Boto3, S3, SNS, Alembic, DRF, HTML, CSS, Docker, Python, GitLab CI/CD, Django, RabbitMQ, React, JavaScript, PostgreSQL, Jenkins, Django Rest Framework, Kubernetes, oauth2
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июнь 2021 - Февраль 2023
(1 год 9 месяцев)
Платформы для автоматизации финансовых операций в банке
Роль
Python Developer
Обязанности
Разработка платформы для автоматизации финансовых операций в банке, включая обработку платежей, управление счетами и генерацию отчетов для клиентов и регуляторов. Система обеспечивает высокую производительность и безопасность при работе с большими объемами транзакций.
● Разработка REST API для управления финансовыми операциями (платежи, переводы, пополнения счетов) с использованием FastAPI и Pydantic для валидации данных. Реализация механизма аутентификации через OAuth2 и OpenID Connect.
● Реализация механизма обработки транзакций с поддержкой асинхронной обработки данных с использованием asyncio и aiohttp. Интеграция с Apache Kafka для обработки потоков транзакций в реальном времени.
● Оптимизация SQL-запросов для работы с базами данных, содержащими миллионы записей о транзакциях, с использованием PostgreSQL и Redis. Внедрение шардирования и репликации для обеспечения высокой доступности.
● Внедрение системы ролевого доступа с использованием Keycloak и Spring Security для разграничения прав между клиентами, операторами и администраторами. Настройка аудита действий пользователей с использованием Elastic Stack (ELK).
● Интеграция с внешними платежными системами и банковскими сервисами через SOAP и REST API. Подключение популярных методов оплаты, включая Apple Pay, Google Pay и Stripe, с поддержкой локальных валют и конверсий.
● Разработка механизма экспорта финансовых отчетов в формате PDF (с использованием WeasyPrint) и Excel (с использованием OpenPyXL). Интеграция с AWS S3 для хранения отчетов.
● Настройка системы логирования и мониторинга с использованием Grafana, Prometheus и Datadog. Реализация системы уведомлений о критических событиях через email и push-уведомления с использованием Firebase Cloud Messaging (FCM).
● Реализация механизма уведомлений о статусах транзакций через email (с использованием SendGrid) и SMS (с использованием Twilio).
● Оптимизация производительности системы с использованием Redis для кэширования данных и снижения нагрузки на базу данных.
● Участие в проектировании архитектуры системы и принятии технических решений. Внедрение практик Infrastructure as Code (IaC) с использованием Terraform.
Стек специалиста на проекте
ELK, Grafana, Twilio, Firebase Cloud Messaging, Stack, AWS, SQLAlchemy, Keycloak, Redis, Prometheus, aiohttp, FastAPI, OpenId Connect, Terraform, Kafka, FCM, AWS S3, S3, Elastic, Pydantic, Alembic, IaC, OpenPyXL, Asyncio, Datadog, Docker, Python, SOAP, SendGrid, Lambda, REST API, PostgreSQL, Kubernetes, Apache Kafka, oauth2
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2019 - Май 2021
(1 год 6 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм, Парт-тайм (4 ч/день)
Формат работы
Удаленно, Офис
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.
