Python Разработчик

На данный момент Backend-разработчик с опытом более 5 лет в создании масштабируемых API, автоматизации процессов и Highload-системах. В разработке придерживаюсь инженерного прагматизма: проектирую системы с учетом принципов Clean Architecture, DDD и SOLID, чтобы код оставался поддерживаемым и тестируемым на длинной дистанции. Умею погружаться в бизнес-контекст продукта и трансформировать сложные требования в эффективные технические решения..

Мои компетенции и опыт

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

Python нужен доступ к резюме + (Asyncio), FastAPI, Litestar, Uvicorn, Granian, WebSockets, gRPC, PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, MinIO, SQLAlchemy, Alembic, RabbitMQ, Temporalio, Pydantic, msgspec, Playwright, Scrapy, HTTPX, Telethon, Aiogram, Docker, Docker Compose, Linux, Git, Prometheus, Grafana, Loki, Sentry, Pytest, Ruff, Mypy.

ОПЫТ РАБОТЫ

Dot Agency | Варшава, Польша

Python Developer 

Ноябрь 2022 — Настоящее время

Деятельность компании: Разработка Enterprise RPA-решений для сквозной автоматизации бизнес-процессов: от ETL-пайплайнов до предиктивной аналитики.

Ключевой проект: Интеллектуальная система лидогенерации

Спроектировал и реализовал архитектуру внутреннего продукта для автоматизации поиска заказов, ставшего основным каналом продаж компании.

• Live-мониторинг: разработал систему сбора данных с ключевых фриланс-площадок в режиме реального времени, минимизировав задержку между публикацией и обнаружением заказа.
• Нормализация данных: внедрил пайплайн на базе NLP для извлечения именованных сущностей (NER) и превращения неструктурированных описаний заказов в унифицированный формат.
• Предиктивная аналитика: реализовал сложную логику двухуровневого скоринга: AI-оценка релевантности задач технологическому стеку и опыту компании; Автоматический KYC-анализ заказчиков для фильтрации нецелевых лидов.
• Автоматизация бизнес-процесса: создал Telegram-бота для управления пресейлом. При обнаружении целевого лида система уведомляет команду и позволяет инициировать автоматический отклик в один клик.

Результат: сократил время реакции на новый заказ с нескольких часов до нескольких секунд. Полная автоматизация процесса обеспечила рост конверсии в сделку за счет мгновенного контакта с приоритетными клиентами.

Другие задачи:

• Разработал и поддерживал более 50 скраперов различной сложности для внешних клиентов (E-commerce, FinTech, Real Estate, Social Media).
• Унифицировал архитектуру сбора данных и внедрил библиотеку переиспользуемых компонентов, что ускорило разработку новых решений на 30%.

Стек: Python нужен доступ к резюме + (asyncio), FastAPI, Litestar, Uvicorn, Granian, Pydantic, msgspec, SQLAlchemy, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, MinIO, RabbitMQ, Temporalio, WebSockets, gRPC/MTProto, Playwright, Scrapy, HTTPX, Telethon, Aiogram, Docker, Docker-compose, Prometheus, Grafana (Loki), Sentry, Pytest, Ruff, Mypy, Git, Linux.

MatchMetrics LV | Рига, Латвия

Python Developer

Октябрь 2020 — Ноябрь 2022

Деятельность компании: Разработка высоконагруженной платформы для сбора и обработки спортивной аналитики в реальном времени для B2B-клиентов.

Проект 1: Единое хранилище данных букмекерских котировок.

• Спроектировал и внедрил систему агрегации данных с десятков сайтов-конкурентов, защищенных сложными анти-бот системами.
• Миграция от Selenium к Playwright: инициировал перевод стека парсинга на Playwright. Оптимизировал потребление ресурсов сервера и обеспечил более стабильную работу в headless-режиме, что позволило легко масштабировать количество программ для сбора.
• Антибот-стратегии: реализовал методы обхода защит: ротация браузерных отпечатков, использование Stealth-плагинов и динамическая ротация прокси. Довел шанс успешного сбора данных до 99.5%.

Результат: создал отказоустойчивое хранилище исторических и live-данных, сократив отставание от данных рынка на 60%.

Проект 2: Система CV-аналитики для большого тенниса

Участвовал в разработке сервиса видеоаналитики, извлекающего расширенные метрики из видеопотока матчей в реальном времени.

• Трекинг объектов: интегрировал модели (YOLO / OpenCV) для детекции и отслеживания ключевых объектов: игрока, мяча и разметки корта.
• Пространственная аналитика: разработал алгоритмы расчета уникальных метрик: тепловые карты падения мяча, скорость перемещения, покрытие зон и статистика ударов.
• API и Real-time доставка: спроектировал архитектуру REST API для клиентов и реализовал WebSocket-сервер с механизмом подписок. Клиенты получают аналитику с задержкой <200мс сразу после обработки кадра.
• Очереди задач: внедрил Celery + RabbitMQ для асинхронной обработки видео-событий, обеспечив стабильную обработку пиковых нагрузок во время динамичных турниров.
• Оптимизация БД: оптимизировал тяжелые аналитические запросы в PostgreSQL и добавил слой кэширования в Redis. Тем самым сократил время генерации сложных отчетов для клиентов с 10 секунд до <500 мс.

Стек: Python 3.8+, FastAPI, Selenium, Playwright, OpenCV, PyTorch, PostgreSQL, SQLAlchemy, RabbitMQ, Celery, Docker, Docker-compose, WebSockets.

ОБРАЗОВАНИЕ

Магистр (Искусственный интеллект) | 2025 — 2027 | Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (ПГУТИ)

Бакалавр (Программная инженерия) | 2021 — 2025 | Самарский государственный технический университет (СамГТУ)

ЯЗЫКИ

Русский: Родной

Английский: B1