Python-разработчик

На данный момент Python-разработчик.

Мои компетенции и опыт

- Tg: нужен доступ к резюме
- Email: нужен доступ к резюме

Middle+ Python Backend Engineer с опытом разработки высоконагруженных
микросервисных систем. Специализируюсь на разработке и проектировании отказоустойчивых API, глубокой оптимизации PostgreSQL и внедрении event-driven архитектур (Kafka, RabbitMQ). Ищу роль в продуктовой команде, где требуются сильные инженерные решения для масштабируемых сервисов.

Cтек технологий:
- нужен доступ к резюме , Go
- FastAPI, Flask, Django
- PostgreSQL, Redis, MongoDB, SQLAlchemy, AWS S3, ElasticSearch, ClickHouse
- RabbitMQ, Kafka
- Docker, Docker-compose, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Prometheus, Grafana
- Linux, bash, git, pytest, unittest, pip, poetry
- HTTP, gRPC, WebSockets
- Clean Architecture, SOLID, KISS, DRY,

1) STARTER - Python backend developer

Ноябрь 2025 — сейчас (10 месяцев)

SaaS-платформа в сфере фудтеха, предоставляющая ресторанам и сервисам доставки готовую инфраструктуру для онлайн-заказов (мобильные приложения, сайты, CRM, программа лояльности). Продукт обслуживает более 2400 ресторанов в четырёх странах. Микросервисная архитектура с event-driven взаимодействием

Стек: Python, Go, FastAPI, PostgreSQL, Kafka, Redis, Celery, Arq, TortoiseORM, SQLAlchemy, Kubernetes (Helm), Gitlab CI/CD, Prometheus, Grafana.

Основные задачи и достижения:
- Переписал и оптимизировал обмен данными с pos-системами через паттерн Transactional Outbox, увеличив скорость работы, и обеспечив гарантию доставки at-least-once.
- Спроектировал и разработал гейтвей-сервис аутентификации с поддержкой входа через VK ID, Sber-ID, T-ID, Яндекс ID с управлением сессиями и токенами. Это помогло бизнесу сократить расходы на смс-шлюз на ~40%.
- Спроектировал и разработал асинхронные интеграции с системами автоматизации ресторанного бизнеса (iiko, Saby Presto/СБИС) с фокусом на отказоустойчивости и идемпотентности.
- Диагностировал и устранял критические ошибки в сервисе эквайринга, из-за которых чеки не пробивались в ОФД, чем восстановил фискализацию платежей и устранил риск нарушений 54-ФЗ.
- Внедрил комплексный мониторинг (Grafana, VictoriaMetrics) и структурированное логирование, что ускорило MTTR и разбор инцидентов.
- Внедрил Quality Gates в CI/CD (GitLab CI), что позволило снизить Scope Drop до <10% и минимизировать количество критических багов в продакшене.

Работали продуктовой командой из 16 человек (7 бэкендеров, 3 фронтендера, 3 QA, 1 аналитик, 2 PM). Процессы были выстроены по Scrum с ежедневными дейли и спринтами длительностью в 4 недели. Участвовал в код ревью, дежурил и устранял инциденты в проде, по результатам разборов улучшал мониторинг и алертинг. Участвовал в демо перед клиентами.

2) NL International - Python backend developer

Март 2024 — Октябрь  нужен доступ к резюме  год и 8 месяцев)

Компания является ритейлером в сфере wellness. Основной IT-проект - разработка интернет-магазина, личного кабинета и внутренних сервисов. Архитектура представляла собой микросервисы, выстроенные вокруг монолита, общение поддерживалось через REST API и Kafka.

Стек: Python, FastAPI, Django, PostgreSQL, Gitlab CI/CD, Kafka, ElasticSearch, Redis, Celery, AWS S3, Docker, Prometheus, Grafana

Основные задачи и достижения:
- Разработал микросервис реферальной программы, который начислял бонусы по событиям из Kafka, разгрузив тем самым основной API оформления заказа.
- Реализовал горизонтальное масштабирование БД с использованием CitusData
(Sharding), добившись ускорения аналитических отчетов в 2-2.7 раза.
- Диагностировал и устранил проблему блокировки в Elasticsearch, которая возникала во время массовых обновлений каталога товаров из системы 1С.
- Реализовал асинхронную интеграцию с API службы доставки, что ускорило процесс оформления заказа и снизило количество ошибок из-за таймаутов внешнего сервиса.
- Оптимизировал существующие и разработал новые CI/CD пайплайны во всех
микросервисах команды. Ускорил пайплайны сборки (на 18–74%) путем настройки
распределенного кэширования в werf и оптимизации Docker-слоев.

Работали продуктовой командой из 13 человек (5 бэкендеров, 4 фронтендера, 2 QA, 1 аналитик, 1 PM). Процессы были выстроены по Scrum с ежедневными дейликами и спринтами длительностью в 2 недели. Менторил стажера в команде, проводил код-ревью.

3) Suvvy - Python backend developer

Июнь 2022 — Март  нужен доступ к резюме  год и 10 месяцев)

Разрабатывали MLOps-платформу для курации датасетов и управления жизненным циклом AI-моделей. Архитектура проекта - микросервисы, общение поддерживается через REST API/RabbitMQ.

Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, SQLAlchemy, ChromaDB, Keycloak, Docker, Redis, RabbitMQ, Gitlab CI/CD.

Основные задачи и достижения:
- Реализовал микросервис бенчмаркинга ML-моделей: автоматизировал workflow оценки производительности и назначения экспертов. Реализовал Event-driven взаимодействие через RabbitMQ для синхронизации данных.
- Оптимизировал ключевые эндпоинты сервиса разметки данных, добавив пагинацию, сериализацию через Pydantic и кэширование частых запросов в Redis.
- Перенес аутентификацию с сессий на JWT, что облегчило процесс горизонтального масштабирования.
- Реализовал систему управления жизненным циклом подписок с автоматической выдачей триальных периодов и их деактивацией по истечении срока на базе RabbitMQ.
- Добавил линтеры и анализаторы кода в CI пайплайн (Ruff, Flake8, MyPy)
- Внедрил pytest в дополнение к unittest. Внедрил практику написания интеграционных, а также инфраструктуру для них.

В проекте участвовали 9 человек: 4 бэкендера (включая меня), 2 фронтендера, DevOps, QA, и PM. Работали по Agile, помимо разработки писал отчеты по реализованному функционалу для планерок с руководством.