КМ
Константин М.
Мужчина, 40 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 506,49 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 16 августа 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
Главное о специалисте
Разработка и интеграция machine learning / nlp / computer vision;
Разработка и оптимизация микросервисной архитектуры на Django и Django REST Framework;
Проектирование и оптимизация структуры данных в PostgreSQL;
Интеграции посредством REST API;
Разработка высоконагруженных REST API;
Разработка высоконагруженных систем;
Реализация интеграции с блокчейн-сетями с помощью библиотеки web3.py;
Проекты
(4 года 8 месяцев)
Купля-продажа строительных материалов
Роль
Python developer
Обязанности
Разработка и оптимизация микросервисов на Django и Django REST Framework (DRF), включая сервисы управления контентом и аналитикой.
Активное использование возможности ORM для построения сложных запросов, оптимизации производительности и работы с большими объемами данных.
Проведение настройки агрегации данных и интеграции JWT-аутентификацию. Результат: предоставлены инструменты для анализа пользовательского поведения, что увеличило конверсию на 15% и повысило скорость обработки запросов на 50%.
Проектирование и оптимизация структуры данных в PostgreSQL: создание индексов, оптимизация ORM-запросов с использованием select_related, prefetch_related, аннотаций и агрегаций. Проведение аудита и рефакторинга SQL-запросов для повышения производительности.
Проведение feature engineering: создание признаков (частота посещений, средний чек, длительность сессий). Результат: Рост конверсии на 15%, увеличение среднего времени сессии на 25%.
Обучение модели Random Forest / XGBoost с настройкой гиперпараметров (GridSearchCV).
Внедрение системы триггерных уведомлений (email, push) для отдела маркетинга. Результат: Уменьшение оттока на 20% за счет таргетированных акций для "группы риска".
Увеличение вовлеченности через персонализированные рекомендации контента/товаров.
Реализация коллаборативной фильтрации (SVD, KNN) на данных о взаимодействиях пользователей.
Интеграция с помощью Celery и RabbitMQ: рассылка уведомлений, агрегация данных, интеграция с внешними сервисами, обработка больших объемов логов.
Работа с Docker для контейнеризации микросервисов, настройка docker-compose для локальной разработки и тестирования. Знаком с основами Kubernetes для деплоя и масштабирования сервисов.
Активное использование Git для контроля версий, участвовал в настройке CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions) для автоматизации тестирования и деплоя.
Стек специалиста на проекте
knn, swarm, Grafana, Tensorflow, ClickHouse, Numpy, Анализ данных, Git, Pandas, MongoDB, Linux, Redis, Nginx, GitHub, Celery, Prometheus, JWT, FastAPI, Scikit-learn, PyTorch, Alembic, DRF, HTML, CSS, SQL, Docker, Python, ORM, TypeScript, Автоматизация процессов, Flask, Django, RabbitMQ, React, JavaScript, Unit testing, Machine learning, Jira, PostgreSQL, CI/CD, Kubernetes, pickle
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2023 - По настоящее время
(2 года 8 месяцев)
Чат боты (интеграция в интернет-магазин, чат бот для платформы по поиску ИТ специалистов)
Роль
Python developer
Обязанности
Разработка чат-бота для автоматической детекции товаров магазина по фото с возможностью последующего заказа, интеллектуальный чат бот для платформы по найму ИТ специалистов (бот анализирует сообщения пользователей с помощью современных моделей обработка естественного языка NLP, включая Llama и моделей из библиотеки).
Реализация бота aiogram для интернет магазина. Бот позволяет пользователям отправлять фотографии товаров для автоматического распознавания и предоставления информации о товаре и последующего оформления заказа (PyTorch / Yolo). Конверсия в покупку увеличилась на 25 %, а нагрузка на службу поддержки снизилась на 30 %.
Интеграция посредством REST API; Среднее время отклика на сообщения и заявки сократилось на 20-30 % благодаря автоматизации коммуникации. Доля сообщений обрабатываемых без участия операторов выросло до 60%, что позволило снизить нагрузку на команду поддержки.
Интеграция ботов в экосистему проектов.
Стек специалиста на проекте
knn, swarm, Grafana, Tensorflow, ClickHouse, Numpy, Анализ данных, Git, Pandas, MongoDB, Linux, Redis, Nginx, GitHub, Celery, Prometheus, JWT, FastAPI, Scikit-learn, PyTorch, Alembic, DRF, HTML, CSS, SQL, Docker, Python, ORM, TypeScript, Автоматизация процессов, Flask, Django, RabbitMQ, React, JavaScript, Unit testing, Machine learning, Jira, PostgreSQL, CI/CD, Kubernetes, pickle
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Март 2022 - Январь 2023
(11 месяцев)
Криптовалютный сервис
Роль
Python developer
Обязанности
Сервис для покупки и хранения криптовалюты.
Разработка высоконагруженныйх REST API с помощью FastAPI, для взаимодействия с фронтендом, мобильными приложениями и внешними сервисами;
Асинхронная обработка запросов и событий с использованием asyncio и aiohttp для повышения производительности и масштабируемости сервисов.
Использование web3.ru для взаимодействия с блокчейнами: асинхронные вызовы к нодам, обработка событий смарт-контрактов в реальном времени
Интеграция с кошельками пользователей, генерация и подпись транзакций.
Реализация интеграции с блокчейн сетями с помощью библиотеки web3.ru;
Автоматизация отправки транзакций, взаимодействие с токенами;
Настройка мониторинга состояния блокчена и реализация алертов на события в сети;
Интеграция с внешними крипто API для получения котировок, рыночных данных, информации о токенах через REST и WebSocket API
Реализация сервисов для отслеживания и анализа рыночной активности;
Интеграция с лаунчпадами для автоматизации листинга и проведения токенсейлов.
Стек специалиста на проекте
knn, swarm, Grafana, Tensorflow, ClickHouse, Numpy, Анализ данных, Git, Pandas, MongoDB, Linux, Redis, Nginx, GitHub, Celery, Prometheus, JWT, FastAPI, Scikit-learn, PyTorch, Alembic, DRF, HTML, CSS, SQL, Docker, Python, ORM, TypeScript, Автоматизация процессов, Flask, Django, RabbitMQ, React, JavaScript, Unit testing, Machine learning, Jira, PostgreSQL, CI/CD, Kubernetes, pickle
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Январь 2021 - Март 2022
(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
Иркутский национальный исследовательский технический Университет
Специальность
Промышленное и гражданское строительство
Завершение учебы
2007 г.