КМ
Константин М.
Мужчина, 40 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2 857,14 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 19 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 4+ лет опыта создания надежных, масштабируемых веб-приложений
Опыт внедрения и интеграции ML‑модели
Опыт перехода с монолитной архитектуры на микросервисную
Проекты
(4 года 7 месяцев)
Строительный интернет-магазин
Роль
Backend developer
Обязанности
Описание проекта:
Разработка и оптимизация микросервисной архитектуры для интернет-магазина строительных материалов, который включает в себя сервис управления контентом на Django, а также сервис аналитики на FastAPI.
Интернет-магазин с чат ботом, рекомендательной системой и таргетированной рекламой.
Команда:
Backend developer - 3
QA - 1
DevOps - 1
Frontend developer - 2
PM - 1
Systems analyst - 1
Team Lead - 1
Задачи:
Разработка сервиса аналитики на FastAPI и сервиса управления контентом на Django
Внедрение и интеграция ML‑модели XGBoost для прогнозирования оттока клиентов
Внедрение Redis‑кэширования и Celery‑очередей
Разработка чат-бота для автоматической детекции товаров магазина по фото
Автоматизация детекции аномалий (Isolation Forest)
Достижения
Разработал сервис аналитики на, ускорив обработку пользовательских запросов на 50% и обеспечив оперативную сводку ключевых метрик, что, в свою очередь, это позволило маркетологам выявлять точки роста в режиме реального времени и повысить конверсию в воронке на 15%
Внедрил ML‑модель XGBoost для прогнозирования оттока клиентов, интегрировав её с автоматизированными триггерными рассылками: за первый квартал после запуска отток снизился на 20%
Оптимизировал производительность API, внедрив Redis‑кэширование и Celery‑очереди, что сократило время отклика на 40% что повысило удовлетворённость клиентов и снизило количество ошибок 5xx на 85%
Разработал гибридную систему рекомендаций, благодаря чему персонализированный фид товаров и статей стал более релевантным, тем самым это усилило вовлеченность пользователей и увеличило средний чек
Автоматизировал обнаружение аномалий с помощью Isolation Forest, настроив сквозной мониторинг и оповещения, благодаря чему среднее время реакции на инциденты сократилось и это позволило предотвратить потенциальные убытки
Реализовал коллаборативную фильтрацию на данных о взаимодействиях пользователей. Добавил гибридный подход: контентная фильтрация + анализ текста статей. Что позволило прогнозировать спрос в зависимости от сезона. Сокращение излишков на 15%
Разработал чат-бот, помогающий найти нужный товар по фото, вследствие чего конверсия из чата в покупку выросла на 25%, а нагрузка на поддержку снизилась на 30%.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, RabbitMQ, Python, MongoDB, Nginx, Celery, Pandas, FastAPI, Scikit-learn, Django, Docker Swarm, Redis
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2021 - По настоящее время
(4 года 7 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Высшее, Иркутский национальный исследовательский технический университет, Институт архитектуры и строительства
Специальность
Промышленное и гражданское строительство (инженер, инженер-архитектор)
Завершение учебы
2007 г.