Python Developer

На данный момент Python Developer.

Мои компетенции и опыт

Опыт коммерческой разработки более четырёх лет.
Участвовал во всех этапах разработки:
- Приоритизация и планирование беклога
- Постановка, декомпозиция и оценка задач
- Разработка архитектуры решений
- Онбординг и менторинг новых сотрудников.
- Ревью кода.
- Траблшутинг и реакция на инциденты на продакшене.

Ключевые навыки:
- Языки и фреймворки: Python, Django, Django REST Framework, Celery
- Базы данных и кэширование: PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов, индексация
- Архитектура и интеграции: REST API, OAuth2 (Яндекс, VK), интеграция с Wildberries API, Ozon API
- Процессы и методологии: Agile (Scrum), код-ревью, менторинг, unit-тестирование (pytest)
- Инструменты: Git, Docker, Sentry, Jira, Confluence

Ключевые достижения на последнем проекте:
- Внедрил Django REST Framework и асинхронную подгрузку данных: сократил время загрузки тяжёлых страниц с 20+ секунд до <1 секунды (ускорение на 97%), а наполнение данных в фоне — до 15 секунд. В результате показатель отказов снизился на 25%, а удовлетворённость пользователей выросла на 40%.
- Внедрил и организовал процесс unit-тестирования: увеличил покрытие кода с 0% до 70% за 4 месяца. Количество критических багов на продакшене сократилось на 35%, время регрессионного тестирования уменьшилось с 2 дней до 3 часов.
- Реализовал OAuth-авторизацию через Яндекс и VK: конверсия новых регистраций выросла на 20%, а количество обращений в поддержку по поводу входа снизилось на 40%.
- Интегрировал API Wildberries: разработал модуль получения и обработки данных о товарах, заказах, остатках. Обеспечил ежедневную загрузку и обновление информации по 500+ SKU для каждого клиента с задержкой < 15 минут.
- Разработал унифицированную систему опроса маркетплейсов:
· Сократил время добавления нового источника данных с 5 дней до 1 дня.
· Ускорил подключение новых поставщиков в 5-6 раз — с 6 недель до 6–8 дней.
· Внедрил строгую валидацию входящих данных, снизив количество ошибок неконсистентности на 98% и снизив время поиска проблем в данных на 60–80%.
- Провёл масштабную оптимизацию бэкенда и БД:
· Сократил среднее время выполнения критических SQL-запросов с 4,2 секунды до 1,3 секунды за счёт рефакторинга и индексации.
· Настроил кеширование и фоновые задачи на Celery + Redis, уменьшив время ответа для тяжёлых операций и стабилизировав продакшен под нагрузкой. Снизил нагрузку на БД на 40% при одновременном росте объёма данных в 6 раз.
· Масштабировал систему аналитических дашбордов по товарам, себестоимости, остаткам, продажам, логистике и unit-экономике.
- Управлял процессом разработки и командой:
· Провёл онбординг и менторинг 3 новых разработчиков.