Fullstack developer

Миддл • Сеньор • Тимлид/Руководитель группы
Информационные технологии • Разработка • Fullstack • Mobile • Backend • Frontend • Go • JavaScript • Node.js • Python • TypeScript • React • Vue.js • Svelte • jQuery • React Native • Express • Nest • Nuxt.js • Django • Flask • CSS • HTML • LESS • SCSS • SASS • ClickHouse • PostgreSQL
Удаленная работа • Частичная занятость • Работа в офисе
Опыт работы от 3 до 5 лет
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Fullstack developer.

Мои компетенции и опыт

Я Fullstack-разработчик (с уклоном во фронтенд). 

Специализируюсь на разработке B2B-решений, систем автоматизации бизнес-процессов, рекомендательных систем и CRM. Имею опыт работы как с легаси-проектами, так и с системами, созданными с нуля. Могу вести полный цикл разработки от построения архитектуры до деплоя в прод. 

Реализовал высоконагруженную ML-систему ранжирования визуального контента, способную обрабатывать 1 млн событий в минуту и нужен доступ к резюме запросов в секунду. Она выдерживает порог по задержке p95 < 300 мс, p99 < 800 мс, а среднее время отклика составляет 72 мс. При этом сервис был специально оптимизирован под минимальные характеристики сервера и может линейно масштабироваться при увеличении количества инстансов. Архитектура: DDD. Языки и технологии: TypeScript, Python, Go, нужен доступ к резюме , PostgreSQL, Kafka, ClickHouse, Redis, LightGBM, Qdrant, Nuxt, React Native. 

Также реализовал платформу верификации фактов и построения базы знаний над потоком медиаданных: система собирает публикации из источников, нормализует и дедуплицирует их на трёх уровнях, извлекает проверяемые утверждения с помощью LLM-конвейера, а затем связывает независимые публикации в события, темы и тренды через векторный поиск с LLM-подтверждением решения. После этого она автоматически проверяет, подтвердилось ли каждое утверждение независимо по внешним числовым данным либо через LLM с веб-поиском. Прогнозы отдаются как вероятностные оценки с явной неопределённостью, версией модели и контекстом бэктеста. Архитектура: DDD. Языки и технологии: Go, Python, TypeScript, FastAPI, Nuxt 4, PostgreSQL + pgvector, Kafka, scikit-learn. 

Владею языками и технологиями: TypeScript, нужен доступ к резюме , Vue/Nuxt (и другие React-подобные фреймворки), PostgreSQL, Kafka, ClickHouse. Навыки работы с AI также присутствуют: создание агентов, настройка воркфлоу, стандартизированные промпты, MCP, харнесс. Для агентов предпочитаю использовать Claude Code, но это не принципиально. 

На данный момент открыт к сотрудничеству.



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты