Вадим Г. Python разработчик, Senior
Вадим Г. - Python разработчик
ID 8041
ВГ
Вадим Г.
Мужчина
Россия, Казань, UTC+3
Ставка
3,625 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 29 сентября 2023 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
Проекты
(8 лет 1 месяц)
Rриптовалютные платежные системы
Роль
Tech lead
Обязанности
Криптовалютные платежные система — это
Система, позволяющие принимать платежи в
Криптовалютах. В рамках данного проекта в
Кратчайшие сроки освоил
Solidity/Hardhat/Ethers.js/Web3 - для
Создания контрактов* развертка контрактов
В сети BEP20/ERC20, отслеживание
Платежных поручений - соотвественно.
Необходимо было разработать архитектуру
Проекта (MVC-pattern, oAuth2),
Непосредственно вести разработку сервисов
И ядра проекта - FastAPI/Django, отслеживать
Отложенные задачи Celery/CeleryBit,
Создание запросов и архитектуры баз данных
Используя ORM и "чистого" SQL.
Оптимизировать запросы используя
Механизмы индексации/кеширования.
Использовать такие инструменты как gRPC
Вместо классического REST API для
Улучшения производительности. PgBouncer -
Управление пулом соединений.
Стек: blockchain: solidity/node.js/fast.api/django/celery/docker/postgresql/redis
Период работы
Июнь 2022 - По настоящее время
(1 год 4 месяца)
Team-lead
Роль
ядро для онлайн кинотеатра
Обязанности
Проект, над которым я работал в StarMedia,
Представлял собой ядро для онлайн
Кинотеатра, а также включал систему сбора
Статистики и разработку рекомендательной
Системы для рекламодателей.
Разработка ядра для онлайн кинотеатра:
Был ответственен за разработку и поддержку
Backend-составляющей ядра онлайн
Кинотеатра. Используя технологии FastAPI,
SQLModel и PostgreSQL, я создавал
Высокопроизводительные и масштабируемые
API, обеспечивающие функциональность
Взаимодействия с фильмами,
Пользователями и платежными системами.
Также в ядре реализовывались механизмы
Поиска и фильтрации фильмов, управление
Платежами и аутентификацией
Пользователей.
Система сбора статистики: разработал
Систему для сбора и анализа статистических
Данных о поведении пользователей в онлайн
Кинотеатре. Используя технологию Redis, я
Реализовал механизмы сбора и хранения
Данных о просмотрах фильмов,
Предпочтениях пользователей и других
Важных метриках. Это позволило получать
Ценную информацию о поведении
Пользователей и использовать ее для
Улучшения пользовательского опыта и
Оптимизации предложений.
Разработка рекомендательной системы для
Рекламодателей: принимал участие в
Разработке рекомендательной системы,
Которая использовалась рекламодателями
Для целевой рекламы в онлайн кинотеатре. С
Помощью алгоритмов поиска и сбора данных,
Я создавал модели, которые предлагали
Рекламные предложения на основе
Предпочтений и интересов пользователей.
Рекомендательная система обеспечивала
Более релевантные рекламные предложения
И повышала эффективность рекламных
Кампаний.
Стек:fast.api/postgresql/redis/sqlalchemy/clickhouse/rabbitmq/sqlmodel
Период работы
Сентябрь 2022 - Июнь 2023
(10 месяцев)
создать виртуального ассистента на базе истории из 100+ диалогов
Роль
Технический директор
Обязанности
Проект был реализован с "нуля" и
Интегрирован в экосистему компании. Igent
Дает возможность создать виртуального
Ассистента на базе истории из 100+
Диалогов.
Выстраивание взаимодействия команды:
Agile/Scrum, Remote Agile
Проводил валидацию по “важности” и
“исполнимости” по срокам. Как технических
Директор данного проекта была
Необходимость быть “везде” и “всюду”.
Реализовал архитектуру виртуального
Ассистента. Модели для анализа контекстов,
Формирование ответов на базе истории
Диалогов. Функциональные требования к
Алгоритмам/моделям и их реализация т.д.
Выстраивал требования к инфраструктуре
Для оптимизированного потребления
Ресурсов во время обучения ансамбля
Нейронных сетей.
Активно взаимодействовал с продуктовым
Направлением
Видение продукта и определение целей
Продукта
Управление приоритетный списоком
Функциональности (backlog)
Коммуникация и сотрудничество с
Ключевыми заинтересованными сторонами,
Лицами принимающие решения
Обеспечение прозрачности и видимости
Элементов невыполненной работы по
Продукту - извлекая системные проблемы и
Проводил работу непосредственно над ними
Стек: fast.api/postgresql/celery/rabbitmq/doker - etc. стек по ml части pytorch/spacy/BERT/GTP2 models
Период работы
Июнь 2019 - Июнь 2023
(4 года 1 месяц)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет