Python Developer

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:

1. Transfer Booking Platform

- Спроектировал и разработал с нуля full-stack платформу онлайн-бронирования трансферных перевозок: асинхронный backend на FastAPI/SQLAlchemy, два Telegram-бота на aiogram 3 (приём заказов от клиентов и отдельный бот уведомлений для диспетчеров/админов) и панель администратора на Jinja2.

- Построил единый переиспользуемый сервисный слой (расчёт маршрута и стоимости через OSRM, гео-валидацию границ обслуживания через Shapely), которым одновременно пользуются сайт, Telegram-бот и веб-админка без дублирования бизнес-логики.

- Реализовал ролевую модель доступа (RBAC: админ/диспетчер/водитель) с аутентификацией по паролю (passlib/bcrypt) и полный жизненный цикл заказа — от создания до завершения, включая историю изменений и real-time уведомления через Telegram.

- Внедрил rate-limiting на Redis и капчу для защиты публичного API от спама, централизованное структурированное логирование через loguru с файловым сохранением ошибок.

- Настроил полный цикл разработки и деплоя: Alembic-миграции, тесты на Pytest (unit/integration/e2e), Docker Compose для раздельных dev/prod окружений и nginx как reverse-proxy перед контейнеризированными сервисами

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.