АЧ
Андрей Ч.
Мужчина, 32 года
Россия, Ульяновск, UTC+4
Ставка
3 853,43 Р/час
вкл. НДС 5% (142.86 Р)
Специалист доступен с 2 октября 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 — B2
Главное о специалисте
Опыт работы с асинхронным Python для высоконагруженных сервисов.
Глубокое понимание структур данных и алгоритмов для оптимизации производительности кода.
Практика использования Event-driven архитектуры (Kafka, RabbitMQ, Redis Streams).
Работа с ORM (SQLAlchemy, Django ORM, Tortoise ORM) и понимание их плюсов/минусов в разных случаях.
Опыт работы с PostgreSQL настройка индексов, шардирование, репликация.
Использование NoSQL-хранилищ (MongoDB, Redis, ClickHouse) в продакшене.
Опыт написания юнит- и интеграционных тестов (pytest, unittest, mock, coverage).
Контейнеризация и оркестрация с Docker, Kubernetes.
Опыт работы с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, ArgoCD).
Разработка микросервисной архитектуры и работа с API Gateway.
Опыт работы с OAuth 2.0, JWT, OpenID Connect для аутентификации.
Оптимизация и профилирование кода.
Инструменты логирования и мониторинга (ELK Stack, Grafana, Prometheus, Sentry).
Опыт работы с платежными API и банковскими протоколами.
Настройка RBAC, ABAC для управления доступами внутри системы.
Понимание принципов работы high-load систем и стратегий отказоустойчивости.
Проекты
(6 лет 7 месяцев)
Система поддержки принятия решений и интерфейс персонализированного помощника на основе LLM
Роль
Backend разработчик (FastAPI)
Обязанности
Описание проекта
Внутренняя система поддержки принятия решений, интеллектуальный помощник для адаптивной интеграции между внутренними сервисами в рамках одного интерфейса.
Состав команды
3 фронтенд-разработчиков, 2 бэкенд-разработчиков, 1 QA, 1 DevOps, 3 аналитика, 1 ПМ
Технологии на проекте
FastAPI, aiohttp, Langchain, PostgreSQL, ChromaBD, etcd, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Prometheus, docker, docker swarm, docker-compose, CI/CD, Kubernetes, traefik, Amazon S3, redis, GitLab, REST, openapi, VueJS, NuxtJS
Задачи/реализованный функционал
Принимал участие в разработке микросервиса для управления хранилищем документов на Amazon S3.
Участвовал в оптимизации запросов в LLM, настройке контекстов
Участвовал в разработке мульти-модальных агентов и цепочек выполнения через LangChain/LangGraph
Разработал аналог MCP (Model Context Protocol) для LLM не обладающих возможностью function calling
Оптимизировал обработку фоновых задач с использованием Celery и Redis.
Совместно с DevOps специалистами разработывал CI/CD пайплайны на GitLab
Оптимизировал процесс авторизации и управления доступами, внедрив OAuth 2.0 и OpenID Connect, а также реализовав интеграцию с внутренними сервисами, включая систему единого входа (SSO).
Разработал и внедрил централизованный логинг и мониторинг с использованием Prometheus
Настроил обработку событий через Kafka, для взаимодействия системы с другими сервисами (например, автоматическое обновление реестра документов и актуальных списков сотрудников).
Активно участвовал в код-ревью и менторстве команды, внедрял новые возможности языка и инструментов (обогатил опыт и понимание командой механизма Dependency Injection в FastAPI)
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, REST, Kubernetes, Nuxt.js, GitLab, Prometheus, Amazon S3, SQLAlchemy, aiohttp, FastAPI, Vue.js, Traefik, Pydantic, Alembic, Docker Compose, Docker Swarm, Redis, CI/CD, OpenAPI, langchain, etcd, ChromaDB
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Февраль 2025 - По настоящее время
(9 месяцев)
Внутрибанковская система управления и координирования выдачей оборудования
Роль
Backend разработчик (FastAPI, Django)
Обязанности
Описание проекта
Внутренняя система учеты и выдачи оборудоавния сотрулникам. Есть возможность заводить оборудование, назначать правила выдачи, прослеживать подписание ЭЦП. Много интеграций с другими сервисами внутри банка: авторизация, S3, система ЭЦП, реестр увольнений, служба пропусков.
Состав команды
1 фронтенд-разработчик, 4 бэкенд-разработчиков, 1 QA, 1 DevOps, 3 аналитика, 1 ПМ
Технологии на проекте
FastAPI, Django, DRF, PostgreSQL, OpenSearch, SQLModel, Typer, SQLAlchemy, Alembic, Kafka, grafana, docker, docker-compose, CI/CD, Kubernetes, Amazon S3, Celery, redis, GitLab, REST, openapi
Задачи/реализованный функционал
Инициировал и возглавил миграцию проекта с Django+DRF на FastAP. Оптимизировал взаимодействие с базой данных, внедрив SQLModel и SQLAlchemy для работы с PostgreSQL.
Участвовал в разработке архитектуры новой версии системы, внедрив разделение данных по подразделениям сотрудников с использованием PostgreSQL schemas.
Оптимизировал процесс авторизации и управления доступами, внедрив OAuth 2.0 и OpenID Connect, а также реализовав интеграцию с внутренними сервисами банка, включая систему единого входа (SSO).
Разработал и внедрил централизованный логинг и мониторинг с использованием OpenSearch, Grafana, Prometheus и Sage
Настроил обработку событий через Kafka, для взаимодействия системы с другими банковскими сервисами (например, автоматическое обновление реестра уволенных сотрудников и блокировка доступа к оборудованию).
Реализовал интеграцию с системой цифровых подписей (ЭЦП) для подтверждения получения и возврата оборудования сотрудниками.
Принимал участие в разработке микросервиса для управления хранилищем документов на Amazon S3.
Оптимизировал обработку фоновых задач (например, регулярные проверки доступности оборудования и автоматическое уведомление сотрудников) с использованием Celery и Redis.
Совместно с DevOps специалистами разработывал CI/CD пайплайны на GitLab
Активно участвовал в код-ревью и менторстве команды, внедрял новые возможности языка (например, асинхронные обработчики в FastAPI)
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, REST, Grafana, Kubernetes, GitLab, Celery, Amazon S3, SQLAlchemy, FastAPI, Kafka, Alembic, Django, Docker Compose, Redis, CI/CD, DRF, OpenSearch, OpenAPI, SQLmodel, Typer
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Декабрь 2022 - Февраль 2025
(2 года 3 месяца)
Маркетплейс банковских услуг
Роль
Backend разработчик (FastAPI)
Обязанности
Описание проекта
Сервис подбора банковских услуг – вклады, страхование, кредиты. Платформа предоставляет пользователям персонализированные рекомендации на основе анализа их финансового профиля, включая кредитную историю, доходы и расходы. Пользователи могут сравнивать предложения от различных банков и страховых компаний, фильтруя их по ключевым параметрам: процентные ставки, сроки, условия страхования и дополнительные опции. Для удобства пользователей доступен сквозной поиск по всем категориям услуг с фильтрацией по тегам, рейтингам банков и отзывам других клиентов. Платформа интегрирована с внешними API банков и страховых компаний, что позволяет получать актуальные данные в режиме реального времени.
Состав команды
1 фронтенд-разработчик, 4 бэкенд-разработчиков, 1 QA, 1 DevOps, 3 аналитика, 1 ПМ
Технологии на проекте
FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, docker, docker-compose, CI/CD, Celery, redis, GitLab, REST, openapi
Задачи/реализованный функционал
Разрабатывал и внедрял новый функционал, включая систему персонализированных рекомендаций банковских продуктов на основе анализа финансового профиля пользователей. Использовал FastAPI + SQLAlchemy для построения высокопроизводительных API.
Интегрировал внешние API банков и страховых компаний, обеспечив автоматическое обновление данных по кредитам, вкладам и страховым программам в режиме реального времени. Для этого использовал asyncio, Celery, Kafka и балансировку нагрузки на API.
Принимал участие в разработке системы скоринга пользователей, анализируя их транзакционную активность, кредитную историю и платежеспособность.
Оптимизировал хранение данных, реализовав денормализацию ключевых таблиц и использование индексов в PostgreSQL
Реализовал систему кэширования с использованием Redis
Настроил сквозной поиск по финансовым продуктам, используя OpenSearch и внедрив полнотекстовый поиск с фильтрацией по ключевым параметрам (ставки, сроки, рейтинг, отзывы).
Реализовал автоматическую обработку и обогащение данных, используя Kafka для потоковой обработки информации о пользователях, их финансовом поведении и актуальных предложениях банков.
Настроил систему логирования и мониторинга с Grafana, Prometheus, Sentry
Проводил ревью кода
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, REST, GitLab, Celery, SQLAlchemy, FastAPI, Alembic, Docker Compose, Redis, CI/CD, OpenAPI
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Май 2022 - Декабрь 2022
(8 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
УлГУ
Специальность
Инженерно-физический факультет высоких технологий, Стандартизация и сертификация
Завершение учебы
2015 г.