Python Backend Developer

На данный момент SDET.

Мои компетенции и опыт

6 лет в IT с фокусом на последние 3 года: глубокое погружение в Python-разработку, архитектуру микросервисов и работу с данными. Мой бэкграунд в инженерии качества позволяет мне писать надежный, типизированный и легко поддерживаемый backend-код. Активно применяю FastAPI, PostgreSQL, Redis и Docker, понимая не только как системы "должны работать", но и как они ломаются в продакшене. Прохожу углубленную переподготовку с фокусом на production-ready разработку и GenAI-интеграции

Опыт работы (последние 3–5 лет)

Проект 1: Высоконагруженная рекламная платформа (микросервисная архитектура)
Роль: Python Developer / SDET | нужен доступ к резюме – по н.в.
Суть проекта: Разработка и поддержка экосистемы сервисов для управления рекламными кампаниями, включающей backend-ядро, административные панели и внешние API-интеграции.
Стек: Python, PostgreSQL, Swagger (OpenAPI), Pytest, AI-инструменты, GitLab CI/CD.
Обязанности:

• Разработка Python-утилит и скриптов для автоматизированного анализа и валидации REST API (парсинг Swagger-спецификаций, проверка контрактов).
• Интеграция GenAI-инструментов в процесс разработки для генерации тестовых данных и ускорения написания кода.
• Глубокая работа с PostgreSQL: написание сложных SQL-запросов для валидации целостности данных между микросервисами.
• Управление процессом релиз-менеджмента, контроль качества деплоя в CI/CD пайплайнах.
  Достижения и KPI:
• Автоматизация метрик: Разработал и внедрил Python-скрипт для автоматического сбора метрик покрытия API на основе Swagger, полностью исключив ручное ведение отчетов и сократив время анализа бэкенда на 80%.
• Повышение надежности: Инициировал и внедрил новую стратегию проверки API-контрактов, что снизило количество дефектов, пропускаемых на стадию UAT, на 25%.

Проект 2: Рекламная сеть (AdTech)
Роль: Инженер по автоматизации и работе с данными | нужен доступ к резюме – нужен доступ к резюме
Суть проекта: Комплексная система обработки рекламного трафика с разделением на frontend, backend-ядро и аналитические хранилища.
Стек: Python, PostgreSQL, MySQL, Redis, ClickHouse, Docker, Postman, curl.
Обязанности:

• Глубокая валидация клиент-серверной интеграции на уровне баз данных и кэширования.
• Написание оптимизированных SQL-запросов для проверки бизнес-логики в PostgreSQL и MySQL, анализ данных в ClickHouse.
• Проверка корректности работы кэширующего слоя (Redis) и его влияния на ответы backend-сервисов.
• Взаимодействие с backend-командой для локализации логических ошибок на уровне кода и архитектуры микросервисов.
  Достижения и KPI:
• Оптимизация процессов: Применил risk-based подход к проверке микросервисов, сократив объем рутинных регрессионных проверок на 30% при сохранении 100% покрытия критического пути (critical path).
• Качество релизов: Разработал набор из 200+ сценариев валидации данных, что полностью исключило пропуск критических дефектов уровня БД в продакшен за отчетный период.

Проект 3: Enterprise-система для крупного контакт-центра
Роль: Junior Python Automation Engineer | нужен доступ к резюме – нужен доступ к резюме
Суть проекта: Микросервисная платформа для автоматизации процессов колл-центра с высоким требованием к отказоустойчивости.
Стек: Python, REST API, GitLab CI/CD, Kubernetes, MySQL, Postman, Swagger, Kibana, Grafana.
Обязанности:

• Разработка и поддержка скриптов автоматизации для валидации REST API микросервисов.
• Интеграция проверок в GitLab CI/CD для блокировки деплоя при нарушении API-контрактов.
• Мониторинг состояния сервисов и анализ логов ошибок в Kubernetes (Kibana, Grafana).
  Достижения и KPI:
• Сокращение ручного труда: Внедрил более 300+ автоматизированных проверок API, что сократило время ручного регрессионного тестирования на 40%.
• Безопасность: Автоматизировал сценарии валидации, благодаря чему были выявлены и устранены критические уязвимости в бэкенд-сервисах до их выхода в продакшен.