middle+/senior python backend разработчик

На данный момент middle+ python разработчик.

Мои компетенции и опыт

Последние 4,5 года — коммерческая backend-разработка на Python, две компании.

I-Teco, ноябрь 2023 — июнь нужен доступ к резюме года 8 месяцев). Python Backend Developer.

Платформа мониторинга производственных активов: приём потока событий оборудования из Kafka (500–700 тысяч замеров в день), расчёт состояний объектов, автоматическое создание служебных задач и оповещений. Команда — 8 человек.

Что делал и с каким результатом:

• Реализовал идемпотентную обработку событий — Redis SET NX с TTL плюс контроль в PostgreSQL. Повторная доставка перестала создавать дублирующие задачи.
• Внедрил debounce производственных отклонений (Redis и отложенные Celery-задачи). До этого датчик прыгал на секунду, система сразу поднимала задачу, инженер приезжал в норму. Посчитал по данным: 340 задач в месяц, 140 ложных, около 90% скачков гасли быстрее двух минут. После: задач на выезд 340 → 215 в месяц, ложных 40% → 6%, экономия порядка 1,5 млн рублей в месяц на объекте.
• Переработал пайплайн обработки событий: этапы, промежуточные статусы, API истории. Разбор инцидента у support — с 20 до 5 минут. Задачу никто не ставил: увидел паттерн в тикетах, посчитал цифры, защитил перед PM.
• Переработал обработку ошибок фоновых задач — классификация на data / infrastructure / business, флаг retryable, endpoint повторного запуска. Support сам закрывает около 70% инфраструктурных ошибок, зависших задач стало 30% → 5%.
• Оптимизировал внутренние API: SQLAlchemy, индексы, разделение основных и тяжёлых данных. p95 обработки 200–500 мс при 5–10 тысячах значимых событий в день.
• Покрыл unit- и integration-тестами валидацию, дедупликацию, статусные переходы и retry: pytest, pytest-asyncio, fakeredis.

Стек: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, Kafka, aiokafka, ClickHouse, Docker, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana, ELK, pytest, Git, Linux.

Digital Design, февраль 2022 — октябрь нужен доступ к резюме год 9 месяцев). Python-разработчик.

Внутренняя B2B-платформа управления логистическими заказами: около 800 тысяч заказов, рабочие экраны операторов, статусные модели, уведомления. Команда — 9 человек.

• Ускорил основной операционный экран заказов с 8–12 до 1,5–2 секунд: составной индекс, разделение списка и деталей, сокращение выбираемых полей, кэширование справочников в Redis. SQL-запросов на страницу — с 47 до 4.
• Переработал обработку ошибок сервиса уведомлений: модель попыток, классификация ошибок на временные, постоянные и бизнес-отказы, retry с экспоненциальным backoff, endpoint истории для support. Разбор инцидента — с 15 до 5 минут.
• Доработал статусную модель заказов: валидация переходов и защита от повторных действий, некорректные переходы ушли.
• Оптимизировал запросы PostgreSQL: EXPLAIN ANALYZE, устранение Seq Scan и N+1, индексы под фильтры.
• Разделил основной поток и тяжёлые вторичные данные, снизил нагрузку на backend.
• Покрыл unit- и integration-тестами заказы, статусные переходы, валидацию и retry.

Стек: Python, Django, Django REST Framework, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery, RabbitMQ, Docker, GitLab CI/CD, ELK, ClickHouse, pytest, pytest-django, Git, Linux.

Контакты: нужен доступ к резюме · нужен доступ к резюме · Telegram: нужен доступ к резюме