Прикладной backend
Работаю с API, бизнес-логикой, административными инструментами, моделями данных и сервисными сценариями вокруг продукта.
Занимаюсь backend-разработкой и full-cycle задачами: API, интеграции, фоновые задачи, парсеры, боты, внутренние инструменты и интерфейсы. Основной стек — Python, Django/FastAPI, PostgreSQL, Celery и Docker. Мой основной проект — racer-parts.ru, который я разработал самостоятельно и продолжаю развивать: backend, frontend, интеграции и автоматизация процессов.
Основной профиль — Python backend в коммерческих проектах: API, данные, фоновые задачи, интеграции и поддержка production-систем. racer-parts.ru — проект, который я разработал самостоятельно и продолжаю развивать: backend, внутренние процессы, платежные и логистические интеграции.
Работаю с API, бизнес-логикой, административными инструментами, моделями данных и сервисными сценариями вокруг продукта.
Закрываю внешние API, платежные и логистические интеграции, маркетплейсы, очереди, парсеры и регулярные пайплайны обновления.
Думаю про устойчивость, поддержку, предсказуемое поведение системы и удобство развития кода.
Основной опыт — backend для production-проектов и инфраструктуры обработки данных: интеграции, очереди, асинхронные пайплайны и эксплуатационные доработки.
Два основных коммерческих направления: мой solo production-проект racer-parts.ru и инфраструктура парсеров в Albatro.
Мой основной production-проект, который я разработал самостоятельно и продолжаю развивать. Отвечаю за backend, внутреннюю логику, административные инструменты, фоновые процессы и внешние интеграции.
Коммерческий проект, где нужно было разрабатывать и сопровождать парсеры, поддерживать стабильную обработку данных и рабочее состояние цепочки обновлений.
Четыре кейса, по которым можно быстро понять, какие задачи я закрывал и какими инструментами пользовался.
Для racer-parts.ru реализовывал интеграцию с Seller API Ozon: готовил товарные данные, формировал выгрузки, синхронизировал позиции и выносил долгие операции в фон.
В production-проекте и внутренних инструментах использовал Django, Celery, Redis, PostgreSQL и Docker там, где операции нельзя было оставлять в синхронном HTTP-цикле: массовые обновления, обработка данных и долгие сценарии из админки.
В Albatro работал над парсерами и инфраструктурой их запуска: асинхронные запросы, обход источников, нормализация результатов и передача обработанных данных дальше в систему.
В прикладных задачах использовал Django REST Framework и FastAPI для API, pandas для импорта и нормализации табличных данных, Telegram Bot API для служебных уведомлений и JavaScript для точечных интерфейсных доработок.
Основные технологии, с которыми работал в коммерческих задачах. Разделяю по направлениям, чтобы было понятно, что использую регулярно, а что точечно.
Большая часть моего опыта связана с коммерческими и закрытыми проектами. При необходимости могу подробно подтвердить зоны ответственности, рассказать про реализованные задачи и показать релевантные фрагменты из приватных репозиториев GitHub в рамках допустимого формата.
Для быстрого контакта лучше Telegram. Для вакансий, тестовых заданий и подробного описания задач — email.
Открыт к предложениям по Python backend, Django / FastAPI, интеграциям, автоматизации, очередям и обработке данных.
На email удобно присылать описание вакансии, тестовое задание или подробный контекст проекта. Нажмите на адрес ниже, чтобы скопировать его в буфер обмена.