ОД
Олег Д.
Мужчина, 26 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2 954,3 Р/час
вкл. НДС 5% (109.52 Р)
Специалист доступен с 14 сентября 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
Работал как в небольших командах
из 3 человек, так и в крупных проектах с численностью до 50 участников — как удалённо,
так и в офисе. Реализовывал полный цикл разработки: от
сбора требований до внедрения полностью автоматизированного процесса релизов с
высоким покрытием тестами, системой аналитики и CI/CD-пайплайнами.
Помимо экспертизы в backend Python, успешно реализовал несколько проектов, связанных
с обработкой данных и машинным обучением. Увлечён развитием технологий ИИ/ML,
имеет практический опыт работы с NLP и LLM-моделями.
Проекты
(6 лет 8 месяцев)
Revolut
Роль
Python Backend Developer
Обязанности
Работал в международной финтех-компании Revolut, участвуя в разработке и поддержке
бэкенд-сервисов в микросервисной архитектуре, направленных на клиентские
коммуникации, управление маркетинговыми кампаниями и процессами работы с
задолженностью.
- Разработал и внедрил систему динамических шаблонов для SMS. Это позволило
бизнес-командам самостоятельно управлять текстом сообщений, сократив время вывода новых
шаблонов коммуникаций на рынок на 21%.
- Оптимизировал процесс доставки транзакционных уведомлений через Коммуникационный
сервис, интегрировав его с другими микросервисами. В результате доставляемость критически
важных сообщений выросла на 17%.
- Реализовал функционал продвинутой сегментации аудитории и настройки таргетированных
кампаний. Это привело к увеличению конверсии в целевое действие по промо-акциям на 13%
за счет более релевантных предложений.
- Автоматизировал управление жизненным циклом маркетинговых кампаний через
интеграцию с другими микросервисами. Это сократило время работы аналитиков на ~19% и
ускорило запуск кампаний.
- Разработал и внедрил механизм гибко настраиваемых многошаговых стратегий работы с
клиентами. Благодаря этому, эффективность возврата средств на ранних этапах (до 30 дней)
увеличилась на 12%.
- Реализовал интеграцию сервиса управления задолженностью с платформой контакт-центра,
разработав логику для автоматизации исходящих коммуникаций. Это позволило увеличить
долю своевременных возвратов долгов на 17% и повысить отзывчивость клиентов на
предложения без расширения штата
- Настроил комплексный мониторинг (Prometheus, Grafana) и систему алертинга (Sentry). Это
привело к сокращению среднего времени обнаружения и реакции на инциденты на 27%.
Стек: Python, FastAPI/Django, Django REST Framework (DRF), Kafka, PostgreSQL/Redis, Docker,
Kubernetes, Prometheus, Grafana, Sentry, Kafka, REST API, Gitlab CI/CD, Jira, ArgoCD, k8s, Bash,
Vault, Linux, Git, Elasticsearch, Docker compose, JWT, S3, Yandex Cloud.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, Elasticsearch, Python, Bash, Linux, Kubernetes, JWT, Kafka, Django Rest Framework, Django, Vault
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Апрель 2023 - Сентябрь 2025
(2 года 6 месяцев)
Ростелеком
Роль
Python Backend Developer
Обязанности
Работал в Ростелеком в команде, отвечающей за развитие и поддержку корпоративных
IT-решений и инфраструктуры виртуальных рабочих мест .
- Снизил время создания виртуальных рабочих столов на 23% путем оптимизации процесса
автоматизации и использования технологии Linked Clone, что увеличило скорость
развертывания системы для новых пользователей на 19%.
- Внедрил улучшенные механизмы управления сессиями пользователей и многофакторную
аутентификацию (MFA) для доступа к корпоративной VDI-платформе, что повысило
безопасность системы на 27% и улучшило пользовательский опыт на 13% за счет упрощенного и
безопасного входа.
- Автоматизировал процесс развертывания обновлений для используемой
VDI-инфраструктуры, сократив время выполнения регламентных работ на 31% и снизив риск
ошибки при обновлениях на 87%.
- Оптимизировал использование вычислительных ресурсов (CPU, RAM, Storage) для пулов
виртуальных рабочих столов путем анализа профилей нагрузки и тонкой настройки политик
распределения. Это привело к снижению общего потребления ресурсов на 13% и позволило
высвободить мощности для подключения дополнительных ~500 пользователей без закупки
нового оборудования.
Стек: Python, Django, DRF, FastAPI, asyncio, Docker, PostgreSQL, alembic, SQLAlchemy, SQL,
Kubernetes, Kafka, Nginx, Celery, Redis, AD, OpenStack, VMware, Linux, Git, CI/CD, Gitlab, Grafana,
Prometheus, ELK(Stack), Elastic Search, Logstash, Kibana, S3, Pytest(unit, integration tests).
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, SQL, Python, Kibana, Linux, Grafana, Kubernetes, GitLab, Celery, SQLAlchemy, FastAPI, ELK, OpenStack, Kafka, Logstash, Elastic, Alembic, Django, Asyncio, Redis, CI/CD, DRF, Plone, Linex
Отрасль проекта
Telecom
Период работы
Ноябрь 2020 - Март 2023
(2 года 5 месяцев)
Alikson
Роль
Python Backend Developer
Обязанности
Работал в роли Backend-разработчика над созданием и развитием высоконагруженного
e-commerce маркетплейса , отвечая за разработку микросервисов, оптимизацию
производительности и обеспечение качества кода.
- Спроектировал и внедрил CI/CD пайплайн (GitLab CI/CD) для автоматизации сборки и
развертывания Docker-контейнеров микросервисов, что сократило время вывода новых
функций на рынок на 30%.
- Интегрировал линтеры (Flake8, MyPy) и инструменты статического анализа кода в процесс
разработки, что привело к снижению количества багов, выявляемых на этапе ревью и ручного
тестирования и повысило консистентность кодовой базы, ускорив процесс код-ревью для
команды.
- Разработал и внедрил систему сбора метрик производительности (с использованием
Prometheus и Grafana) для ключевых операций маркетплейса , что позволило выявить узкие
места и снизить среднее время отклика этих операций на 29%, улучшив UX.
- Увеличил покрытие тестами с 23 до 69%, (Pytest) для критически важных модулей, что привело
к сокращению количества регрессионных ошибок в продакшене.
Стек: Python, FastAPI, Django, DRF, SQLAlchemy, alembic, asyncio, Docker, Docker-compose,
Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Celery, Redis, RabbitMQ, Kafka, Git, Gitlab, Jenkins, Jira,
Grafana, Prometheus, Confluence, ELK(Stack), Elastic, Logstash, Kibana, Kanban, Scrum, Pytest(unit,
integration tests), Linux.
Стек специалиста на проекте
Grafana, Kanban, GitLab, Git, Kibana, Redis, Celery, FastAPI, Kafka, Backend, MyPy, Elastic, Alembic, DRF, Docker Compose, Asyncio, Flake8, Docker, Python, Confluence, E-commerce, Pipelines, GitLab CI/CD, Django, RabbitMQ, Jira, Jenkins, CI/CD, Code Review, MySQL, Prometheus, PostgreSQL
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Февраль 2019 - Ноябрь 2020
(1 год 10 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
Высшее 2021 Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет),,
Московский
Специальность
Программно‑информационные системы Навыки
Завершение учебы
2021 г.
