Python Developer
Ростов, РоссияДжуниор • Миддл
Удаленная работа
Опыт работы от 1 года до 3х летот 80 000 до 110 000 ₽
Опыт работы от 1 года до 3х летот 80 000 до 110 000 ₽
Короткая ссылка: gkjb.ru/g15uS
О себе
На данный момент Python Developer.
Мои компетенции и опыт
Разработчик на Python, специализируюсь на создании масштабируемых бэкенд-систем и RESTful API. Владею современными фреймворками Python (Django, FastAPI), облачными платформами (AWS) и
технологиями контейнеризации Docker. Обладаю хорошими знаниями в области системной архитектуры, оптимизации баз данных и реализации безопасных систем аутентификации. Уделяю особое внимание чистоте кода и применению актуальных подходов.
Мой опыт:
нужен доступ к резюме rack Analytics (GreenTech)
- Разработал и поддерживал платформу анализа экологических данных для отслеживания углеродного следа, обрабатывающую потоки данных с IoT-датчиков.
- Спроектировал и реализовал масштабируемые RESTful API на Django REST Framework (DRF), включая безопасную аутентификацию через JWT.
- Оптимизировал запросы в PostgreSQL и внедрил стратегии кэширования, что сократило время отклика API на 35% для критически важных метрик.
- Разворачивал и настраивал инфраструктуру на AWS с использованием Docker контейнеров, настроил хранение документов в S3 и структурированных данных в RDS.
2.Система управления задачами (Task Management System)
- Разработал веб-приложение для управления проектами с полным жизненным циклом задач, логикой назначений и отслеживанием прогресса в реальном времени.
- Реализовал сложную обработку данных, включая многоуровневую фильтрацию, сортировку и систему приоритетов с автоматическим контролем дедлайнов.
- Построил надежную систему безопасности с разграничением прав доступа на основе ролей (RBAC) для обеспечения конфиденциальности командной работы.
3.Платформа для веб-скрапинга (Web Scraping Platform)
- Реализовал систему парсинга, обрабатывающую более нужен доступ к резюме страниц в сутки с использованием прокси-пулов и ротации User-Agent на базе Scrapy и BeautifulSoup, предназначенный для высокопроизводительного извлечения данных из различных источников.
- Разработал конвейеры очистки данных с помощью Pandas и внедрил механизмы обхода систем защиты от ботов.
- Спроектировал гибкую схему в MongoDB для хранения неструктурированных данных и реализовал функционал бесшовного экспорта в форматы CSV/JSON.
- Внедрил систему мониторинга заданий парсинга с автоматической отчетностью об ошибках и механизмами повторных попыток (retries).
4. Аналитическая платформа для мониторинга пользовательских метрик (SportTech / Analytical Tool)
- Разрабатывал высокопроизводительное Backend-приложение на базе FastAPI для отслеживания тренировок и прогресса пользователей.
- Спроектировал схему данных в MongoDB, используя Beanie ODM для интеграции объектных моделей Python с документо-ориентированной базой данных.
- Реализовал полный цикл CRUD для управления упражнениями и метриками пользователей, и обеспечил строгую типизацию и валидацию данных на уровне приложения с помощью Pydantic v2.
- Контейнеризировал проект через Docker Compose, настроив автоматическое развертывание связки API и базы данных в изолированной среде.
- Реализовал систему тестирования на Pytest, обеспечив 95% покрытие кода тестами.
