НА
Никита А.
Мужчина, 26 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
4 090,91 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 30 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 — B1
Главное о специалисте
Python-разработчик с 4, 5 годами опыта. Специализируюсь на разработке и сопровождении backend-систем с микросервисной архитектурой. Имею опыт построения ETL-процессов и оркестрации задач через Apache Airflow. Использую PostgreSQL, Kafka и Pandas/NumPy для обработки данных. Изучаю подходы к NRT перекладке данных и ClickHouse в рамках pet-проектов
Повышал производительность API и снижал нагрузку на БД за счёт рефакторинга и оптимизации SQL.
Участвовал во внедрении ML-сервисов, развивал метрики и мониторинг.
Ценю надёжность систем, автоматизацию, прозрачные процессы и командную работу.
Проекты
(4 года 6 месяцев)
Система управления логистикой
Роль
Python Developer
Обязанности
Команда: 7 backend, 2 DevOps, 3 QA, 1 ML-инженер, 1 Team Lead
Описание: Разработка и оптимизация backend-решений в логистической платформе: API, аналитика, ML-интеграции, мониторинг.
Задачи:
Повышение производительности API (рефакторинг, кэширование Redis, Celery).
Оптимизация SQL-запросов и структуры БД PostgreSQL.
Разработка дашбордов с Dash для визуализации KPI логистики.
Увеличение покрытия тестами (с 59% до 83%) с использованием pytest + unittest.
Внедрение линтеров и pre-commit хуков в пайплайн CI/CD.
Интеграция ML-сервиса (FastAPI + Kafka) для прогнозирования спроса.
Автоматизация подготовки датасетов (переписывание на NumPy).Построение и оркестрация базовых ETL-процессов с использованием Apache Airflow (для автоматической агрегации данных и подготовки витрин KPI)
Настройка деплоя моделей через GitLab CI/CD, мониторинг в Grafana.
Исследование возможностей ClickHouse как хранилища аналитики (установка через Docker, тестовая интеграция для хранения логов)
Интеграция данных между PostgreSQL и ML-сервисами через Kafka (NRT-подход) — сбор, доставка и обработка событий в потоковом режиме
Достижения
Повысил производительность API на 30%, снизил нагрузку на PostgreSQL на 25%.
Сократил баги в проде на 40% за счёт повышения покрытия и внедрения тестов.
Оптимизировал время подготовки данных для ML на 40%.
Повысил прозрачность бизнес-процессов за счёт аналитических дашбордов.
Стек специалиста на проекте
ELK, Grafana, ClickHouse, Numpy, Git, Pandas, Redis, Pytest, Celery, Prometheus, FastAPI, Kafka, MyPy, SQL, Docker, Python, GitLab CI/CD, Apache AirFlow, Django, Jira, PostgreSQL, Kubernetes, nrt
Отрасль проекта
Logistics & Transport
Период работы
Декабрь 2022 - По настоящее время
(2 года 7 месяцев)
Системная интеграция и автоматизация
Роль
Python Developer
Обязанности
Команда: 3 backend, 1 тимлид, 1 QA
Описание: Разработка и оптимизация backend для клиентов в ритейле, промышленности, логистике и автоматизации.
Задачи:
Разработка REST API на Django и FastAPI.
Работа с микросервисами: написание сервисов, интеграция с MongoDB и PostgreSQL.
Создание технической документации и обучающих статей в базу знаний.
Поддержка монолитных Django-приложений.
Разработка и оптимизация ETL-скриптов для загрузки и трансформации данных (Pandas/NumPy)
Развёртывание Apache Airflow (Docker) для экспериментов с DAG'ами и автоматизацией задач (обогащение логов, очистка данных)
Настройка потоковой передачи событий (RabbitMQ → Kafka) как задел под near-real-time обработку
Достижения
Сократил ETL-время на 25%, повысив производительность систем.
Обеспечил быстрое внедрение новых разработчиков за счёт базы знаний.
Участвовал в запуске 5+ микросервисов для разных клиентов.
Стек специалиста на проекте
Numpy, Git, Pandas, Selenium, MongoDB, Linux, Pytest, FastAPI, MyPy, Python, Apache AirFlow, Django, RabbitMQ, Unit testing, Jira, PostgreSQL, CI/CD
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2021 - Ноябрь 2022
(1 год 11 месяцев)
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
НИУ НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. ЛОБАЧЕВСКОГО
Специальность
Психология
Завершение учебы
2025 г.