ДЧ
Денис Ч.
Мужчина, 23 года
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2 300 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 28 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
Backend разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Я пишу backend на python более 4 лет. Есть опыт разработки для стартапов и аутстафф
проектов. Работал с кросс-функциональными командами, находил решения сложных задач,
которые полезны бизнесу.
Мои ценности ориентированы на решение проблем бизнеса и клиентов в порядке
приоритетов.
Контакты:
ТГ - @militaryzCl (предпочтительно)
Проекты
(4 года 2 месяца)
УлыбнисьАИ
Роль
Backend developer
Обязанности
Разработка решений в сфере телемедицины для клиентов стоматологий
Медицина, фармацевтика, аптеки
• Лечебно-профилактические учреждения
• Лаборатория, исследовательский центр
Достижения
Разработка решений в сфере телемедицины для клиентов стоматологий
- Внедрил систему мониторинга и логирования во все микросервисы. Собрал единый дашборд
для отслеживания NFR сервисов
- Разработал репозитории для кеширования и хранения данных (Redis, AWS S3/minio),
реализовал логику инвалидации и TTL, что обеспечило снижение нагрузки на основную БД на
35%
- Написал шаблонный микросервис с тестами и интеграцией основных инструментов, что
ускорило запуск новых сервисов с месяца до двух недель и привело код к единой архитектуре
- Разработал инструмент генерации CRUD-операций для FastAPI, который поддерживает
композитные первичными ключами, существенно ускорив разработку
- Настроил circuit breaker в микросервисы для повышения отказоустойчивости сервисов
- Оптимизировал запросы в БД с помощью оконных функций, что ускорило время ответа ручки
с ~2с до ~200мс
- Успешно фичалидил интеграции с CRM/МИС (медицинская информационная система)
системами
Стэк: FastAPI, Redis, PostgreSQL, minio S3, Grafana, Loki, Prometheus, Pytest, Poetry, Docker,
SQLAlchemy, Alembic, CI/CD, Jira, Sentry, AWS, minio S3.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, REST, Python, Grafana, Pytest, GitLab, AWS, Prometheus, SQLAlchemy, FastAPI, Microservices, Alembic, Poetry, Asyncio, Loki, Redis, Qdrant, S3 Minio, pyjwt, Minio S3
Отрасль проекта
BioTech, Pharma, Health care & Sports
Период работы
Июль 2024 - По настоящее время
(1 год 4 месяца)
BroutonLab
Роль
Backend developer
Обязанности
Разработка цепочки микросервисов для парсинга резюме и интеграции с HRM платформами.
Разработка AI-агента для автоматической генерации и оптимизации резюме.
HrTech
- Спроектировал и разработал комплексного AI-агента с использованием LangChain для
автоматизации создания резюме, адаптированных под конкретные вакансии и требования.
- Реализовал архитектуру AI-агента, обеспечив эффективное взаимодействие между языковой
моделью (LLM) и внешними инструментами (базы данных, API).
- Оптимизировал RAG систему для работы с большими объемами данных, обеспечив быстрое и
эффективное извлечение информации из векторной базы данных.
- Участвовал в проектировании микросервисной архитектуры для обработки и хранения
резюме (Docker, FastAPI, PostgreSQL, Celery, Redis)
- Разработал RESTful API для интеграции сервиса с внешними HRM платформами.
- Внедрил стандартный CI/CD пайплайн для всех микросервисов, проверки помогли прийти к
единому стилю кода и находить ошибки на этапе PR'ов
- Настроил логирование, мониторинг и алертинг (Prometheus, Grafana, Sentry), что позволило
уменьшить время реагирования на инциденты и упростить дежурства
- Добавил систему валидации данных, что помогло увеличить количество корректно
распознанных резюме
- Внедрил асинхронную обработку очередей (Celery + RabbitMQ), в результате чего появилась
возможность прозрачно управлять ретраями для повторного парсинга и дополнительного
мониторинга. Настроил "очередь мертвых сообщений" для разбора резюме, которые не
получилось распарсить
Стэк: Python, FastAPI, PostgreSQL, Celery, Redis, Docker, SQLAlchemy, Alembic, Promtheus, Grafana, Qdrant,
LLM, LangChain, RAG, Sentence Transformers, CI/CD
2.Разработка системы для электронного документооборота.
Задачи:
- Разработал систему электронного документооборота на базе Django, обеспечив удобный сервис для корпоративных клиентов и внутренних менеджеров. Среднее время одобрения
заявки уменьшилось на несколько дней.
- Реализовал админ-панель, которая позволила внедрить проверки и верификации договоров оплаты, а также утверждения отдельными пользователями и отправки документов, реализовал систему фильтрации и поиска по важным данным.
- Интегрировал внутренний OCR-сервис для автоматического распознавания текста из сканированных документов и последующего автоматического заполнения тикетов в
определенные очереди.
- Реализовал валидацию и дополнение реквизитов через интеграцию с Dadata API, что повысило скорость и точность внесения данных.
Стэк: Python, django, django orm, grafana, prometheus, django rest framework, httpx
Моя команда состояла из 2 бекендеров, 1 фронт, 1 девопс, 1.5 nlp. Работали по скрамбану, были импровизированные спринты по 1 неделе
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, Python, REST API, Grafana, Celery, Prometheus, SQLAlchemy, FastAPI, Alembic, Asyncio, Мониторинг, Redis, CI/CD, Open AI API, langchain, Open AI, Логирование, llm, rag
Отрасль проекта
HRTech
Период работы
Август 2021 - Май 2024
(2 года 10 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Южный Федеральный Университет
Специальность
Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2026 г.