Павел Ш. Python разработчик, Middle+

Backend-разработчик с 5 годами опыта в создании продакшн-систем на Python. Специализируюсь на разработке микросервисов, построении REST API и интеграции с внешними сервисами. Уверенно работаю с фреймворками Django и FastAPI, использую SQLAlchemy, PostgreSQL и Redis для построения надёжной и производительной backend-архитектуры. Имею опыт реализации асинхронных решений с использованием asyncio, Celery, RabbitMQ и Apache Kafka, включая построение отказоустойчивых механизмов с поддержкой идемпотентности и повторов. Активно применяю pytest для автоматизации тестирования. Использую Docker для контейнеризации приложений и управления средами разработки, а Git — для ведения истории изменений и участия в командной разработке. Привык вести задачи end-to-end: от проектирования архитектуры и проработки требований до релизов и сопровождения. Эффективно взаимодействую с командами QA, DevOps, аналитиками и менеджерами, участвую в планировании и улучшении инженерных практик.

Опытный Python-разработчик, senior. Специализируется на backend-разработке и управлении командами разработчиков. Обладает глубокими знаниями в области проектирования архитектуры приложений, включая принципы Чистой и Гексагональной архитектуры. Опыт работы на проектах: - PSV Meta (криптоигра через приложение Telegram): руководство командой backend-разработчиков, проектирование архитектуры приложения, интеграция с Telegram. - TBI Bank (банковское приложение): фиксация и исправление багов, оптимизация работы с Redis, реализация маскировки персональных данных в логах. - «Просвещение» (образовательная платформа): разработка backend-системы на FastAPI, интеграция с PIM-системой через Kafka, создание RESTful API. - Криптобиржа LATOKEN: добавление нового функционала, оптимизация архитектуры платформы, сбор и обработка данных с CoinMarketCap и BitQuery. - Студия ТГ (система анкетирования для ФНС): разработка backend на Java Spring, проектирование базы данных, настройка взаимодействия с RabbitMQ, Prometheus, Grafana. - Студия ТГ (государственная кадастровая оценка): создание платформы на Django, настройка Celery, конфигурация Nginx и Docker. - Neuro.net (логика диалогов и интеграция систем через API): разработка логики диалогов, интеграция с внешними системами. - Обучение на курсе «Разработка backend-приложений на Python»: создание RESTful API с Django и DRF, работа с ORM, написание тестов.

Python разработчик с 4-летним стажем разработки сложных архитектур и сервисов. Изучая Python, преуспел в автоматизации и написание высококачественного кода. Cчитаю своими лучшими личными качествами- коммуникативность и ответственность. Помимо python активно развиваюсь в Go и JavaScript.

Python backend разработчик. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 4 месяца. Специализация: высоконагруженные и распределённые микросервисных систем для обработки и анализа данных в реальном времени. Опыт в разработке: ✔ e-commerce – оптимизация API, интеграция с B2B-платформой. ✔ B2B-платформа – реализация сложной бизнес-логики. ✔ Real-time сервис мониторинга – работа с большими данными (аналитика в ClickHouse), кеширование (Redis), события в Kafka, микросервисная архитектура. Ключевые технологии: FastAPI · PostgreSQL · MongoDB · ClickHouse · Docker · Kafka · RabbitMQ · Redis Дополнительно: опыт в оптимизации запросов, проектировании API, CI/CD. Создаю отказоустойчивые и масштабируемые backend-решения, которые экономят время и ресурсы бизнеса. Цель: Развивать профессиональные навыки, приносить пользу компании.

Опытный Python-разработчик, специализируется на backend-разработке. Участвовал в проекте Royal Finance, где занимался разработкой масштабируемых RESTful API с использованием Python, Django и DRF. Оптимизировал вычислительную логику на базе асинхронного программирования, Celery и RabbitMQ. Внедрил современные стандарты контроля качества кода и CI/CD процессы. В рамках проекта Iviz SaaS-платформы реализовал высоконадёжный механизм на основе архитектуры CDC для мгновенной обработки изменений в распределённой системе. Настроил и управлял очередями задач с использованием RabbitMQ, ZeroMQ и gRPC. Для Alma services разработал ETL-пайплайн на Python для агрегации и предварительной обработки данных с умных датчиков. Интегрировал систему с Apache Kafka для организации потоковой передачи данных. На проекте Insist services разработал интуитивно понятный интерфейс на Java/Kotlin для мониторинга температуры в реальном времени. Внедрил алгоритм автоматической регулировки оборудования для оптимизации работы систем охлаждения.

HARD SKILLS: - JavaScript, TypeScript, React - Redux, RTK, React Query, MobX - Jest, Cypress, React Testing Library, Storybook - GitHub, GitLab, Bitbucket - npm, yarn - HTML, CSS, SCSS/SASS, LESS, styled-components, antd, mui(MaterialUI), css-in-js - REST, CRUD, GraphQL - Linux (ubuntu) Soft Skills: Адаптивен, отзывчив к коллегам, имею опыт менторства младших коллег, занимаюсь как текущими задачами, так и вижу будущее их развитие и планирую задачи на 2 шага вперед

Квалифицированный и профессиональный Senior QA Automation Engineer. Активно занимаюсь развитием в авто-тестировании на рабочих продуктах. Быстро обучаюсь новым инструментам и технологиям на практике. Целеустремленный, активный, коммуникабельный, неконфликтный.

Опыт работы с Bitrix24 более 2-х лет Интеграция со сторонними сервисами Работа с БД Оптимизация запросов к БД Работа с системами контроля версий Работа с модулями sprint.migration и sprint.editor

Роман — системный аналитик уровня senior из Нижнего Новгорода. Специализируется на анализе требований, формировании технических заданий и спецификаций для доработок системы, а также проверке корректности внедрённых изменений. Имеет опыт работы над проектами в сферах страхования, телекоммуникаций и государственного управления. Среди обязанностей Романа были анализ требований к доработкам в BI-системе, взаимодействие с заказчиком, проектирование баз данных и REST API, работа с нотациями UML и BPMN, написание SQL-запросов и технической документации. Достижения Романа включают оптимизацию взаимодействия с госзаказчиком, сокращение времени на согласование требований, внедрение эффективных бизнес-процессов через UML и BPMN и упрощение интеграции с другими системами за счёт детализированных Swagger-спецификаций.