Python Developer

Москва, Россия
Миддл • Сеньор
Информационные технологии • Разработка • Backend • Python • Django • ClickHouse • PostgreSQL • Redis
Удаленная работа
Опыт работы от 3 до 5 лет
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Middle Python Developer.

Мои компетенции и опыт

Python Backend / AI Systems Developer с опытом разработки production-сервисов и Telegram-экосистем. Основной фокус - backend-архитектура, автоматизация, парсинг данных и внедрение AI-функциональности в реальные бизнес-процессы.

За последние 2 года реализовал ряд коммерческих и pet-проектов, включая:

  • Разработка системы автоматической торговли (crypto scalping): работа с WebSocket API биржи, обработка рыночных данных в реальном времени, управление ордерами, отказоустойчивость и автопереподключения.
  • Создание production-системы для предприятия (Telegram + CRM): автоматизация внутренних процессов, учет задач, интеграция с внешними системами.
  • Разработка AI-консультанта (RAG + Bitrix24): обработка пользовательских запросов, семантический поиск по базе знаний (~10k+ записей), интеграция с внешними API
  • Построение системы лидогенерации и парсинга (Telegram + web): сбор и фильтрация данных из множества источников, антибот-логика, прокси, распределенные воркеры.
  • Разработка AI-ботов (генерация медиа, multi-agent логика, routing запросов между моделями).

Обязанности:

  • Проектирование архитектуры сервисов (Django / FastAPI / aiogram)
  • Разработка backend API и бизнес-логики
  • Интеграции с внешними сервисами (биржи, Bitrix24, AI API)
  • Работа с асинхронностью, очередями и real-time потоками
  • Настройка Docker / CI/CD / деплой на VPS
  • Оптимизация производительности и устойчивости систем

Достижения:

  • Реализовал несколько production-систем с постоянной нагрузкой (парсинг, real-time данные)
  • Построил масштабируемые архитектуры (multi-service, очереди, воркеры)
  • Внедрил AI-функциональность в коммерческие проекты (RAG, генерация, агенты)
  • Сократил время обработки задач за счет автоматизации и асинхронной архитектуры

KPI / результаты:

  • стабильная работа сервисов 24/7
  • обработка десятков тысяч событий / сообщений
  • снижение ручной работы за счет автоматизации процессов
  • быстрый time-to-market (MVP → прод за короткие сроки)

Стек:

Python ( нужен доступ к резюме +), Django, FastAPI, aiogram, PostgreSQL, Redis, Celery, Docker, WebSockets, Selenium / Playwright, pgvector, LLM API


Telegram для связи: нужен доступ к резюме



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты