Специалисты

Система проведения виртуальных собеседований

Роль: Разработчик Python Система разработана для помощи HR в первичном собеседовании кандидатов. HR создает вакансию с кратким описанием после чего система генерирует ключевые вопросы, на которой должен ответить кандидаты. HR может изменять ключевые вопросы, которые будут предоставлены кандидатам. После того как вакансия создана, происходит рассылка приглашений по электронной почте. Анализ ответов осуществляется LLM. По окончании интервью отдельный воркер осуществляет анализ пол ученых ответов и по каждому ключевому вопросу выставляет оценку от 0 до 10 балов, так же на основании ответов формируется сильные и слабые стороны кандидата. Его кандидат получает как обратную связь. HR компании в свою очередь может ознакомится со всеми отчетами своих кандидатов, а так же увидеть рейтинг конкретного кандидата ко всем кандидатам прошедшим интервью по антологичным вакансиям.

FastApi, OpenAI, SQLAlchemy, google_api, pydantic

декабрь 2021 – настоящее время месяцев

Телеграм бот для интернет - магазина с спец предложениями

Роль: Разработчик Python Сам web app выглядит как интернет - магазин, где мы видим товары и кол-во необходимых участников для покупки по спец цене. При помощи web app покупатель может выполнить весь цикл покупки товара: изучить товар и его описание, купить оплатив через приложение, а так же отследить статус доставки до пункта выдачи заказов.

Django, Djanro ORM, redis, python-telegram-bot

декабрь 2021 – настоящее время месяцев

Автоматизированная система мониторинга нарушений прав субъектов персональных данных в интернете

Роль: Разработчик Python Система производит поиск ресурсов Рунета, собирающих или распространяющих персональные данные, и дает оценку соблюдения этими ресурсами требований законодательства РФ страны. АС МПДн хранит информацию и предоставляет оперативный доступ ко всем данным мониторинга. Система позволяет одновременно работать в ней не менее 200 авторизованным пользователям. При этом время отклика системы при открытии экранных форм не превышать трех секунд, за исключением времени первичного запуска клиентского компонента, печати материалов, передачи файлов на сервер, формирования печатных форм и отчетов. Система обеспечивает мониторинг и проверку не менее 15 тыс. информационных ресурсов в сети еженедельно. Мониторинговая система централизованна и построена по многоуровневой архитектуре с выделением уровней хранения данных (сервер баз данных), уровня приложений (сервер приложений), уровня представления (клиентское приложение). В качестве программных средств пользователей используется веб-браузер. Все компоненты и функциональные задачи системы реализованы на основе микросервисной архитектуры с использованием контейнеризации на основе DockerCompouse. Должностные обязанности: Написание эффективного и масштабируемого кода; Разработка компонентов серверной части для повышения отзывчивости и общей производительности; Тестирование и отладка программ; Улучшение функциональности существующих систем; Сотрудничество с внутренними командами для понимания требований пользователей и предоставления технических решений.

FastApi, Aiohttp, Playwright, Openpyxl, Sqlalchemy[asyncio], Pydantic, PosgreSQL, Redis, RabbitMQ, SQL Model, Docker-Compose, Git

декабрь 2021– настоящее время месяцев

CMS Система для аутстаффинговой компании

Роль: Разработчик Python Функционал: - Основная таблица с сотрудниками компании: имя, статус, навыки. Созданы формы для добавления новых сотрудников и обновления уже добавленных сотрудников. Формы для пользователей: регистрация, которая принимает пользователей со специальным доменом электронной почты, также пользователи могут сбросить свой пароль по электронной почте. Все записи о сотрудниках и пользователях хранятся в базе данных PostgreSQL. Фронтенд для этого сервиса был создан с использованием Bootstrap. - Telegram бот для клиентов. Бот отправляет список доступных сотрудников с кратким резюме, включенным в чат Telegram по запросу клиента. Другим выходом является система уведомлений через телеграм-канал для клиентов. Telegram-бот был создан с использованием фреймворка telebot. Telegram-бот использовал Rest API для работы с базой данных. - Сервис для получения новых вакансий с популярных рекрутинговых платформ. Данный сервис был реализован с помощью другого проекта на FastApi. Парсер был автоматизирован с помощью Celery и Redis, он запускается каждые 30 минут и хранит данные в PostgreSQL используя Tortoise ORM. Парсер использует библиотеку Beautiful soup для анализа страниц. Был создан "сборщик мусора" для удаления записей старше 14 дней, эта задача запускается каждый день с помощью Celery. Реализована фильтрация по источнику или названию вакансии. Проект имеет Rest API, весь функционал был реализован в веб-интерфейсе. Интерфейс. Этот API был сделан для мобильного приложения. Оба проекта были покрыты модульными тестами. Использовался фреймворк pytest, покрытие составляет более 95%. Также оба проекта были докеризованы и развернуты на Heroku. Должностные обязанности: - Разрабатывал бэкенд на Python, следуя правилам очистки кода и практикам проектирования, таким как SOLID, KISS, DRY; - Выявляли и исправляли ошибки. Выполняли рефакторинг кода; - Оперативно вносил изменения в код, если у заказчика если требования заказчика менялись; - Расширял функциональность системы, основываясь на предпочтений заказчика, а также предлагал улучшения;

Flask, FastAPI, Celery, PosgreSQL, SQLAlchemy, JSON, WTForms, Bootstrap, pyTelegramBotAPI, PyJWT, Pytest, Docker- Compose/Docker, Heroku

декабрь 2021– настоящее время месяцев

Платформа для заключения сделок между блоггерами и бизнесменамим

Роль: Разработчик Python Платформа является посредником между обеими сторонами. Бэкэнд был написан с использованием Python Django и Django-REST. Для хранения данных использовался PostgreSQL.Фронтенд был написан с использованием HTML + CSS + Bootstrap + JS. Celery был использовался для запланированных задач и отправки электронных писем. Проект был развернут на Heroku с AWS S3 в качестве облачного хранилища статических и медиафайлов. Для контроля версий использовался Git + GitHub. Для авторизации и сбора статистики каналов YouTube, были подключены были подключены API Google: Google OAuth2, Youtube Analytics, Youtube Data. Должностные обязанности: - Построение архитектуры приложения; - Разработал бэкенд на языке Python, следуя правилам очистки кода для дальнейшего развития приложения; - Разработал дизайн и сделал его с использованием HTML, CSS, Bootstrap для JavaScript фронтенда; - Развернули приложение и сохранили статические и медиа файлы в облачном хранилище; - Интегрировал различные инструменты для расширения функциональности приложения.

Python, Django, Django REST framework, Celery, PostgreSQL, HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript, Heroku, AWS S3, Git, GitHub, Google APIs

декабрь 2020 - ноябрь 2021 месяцев

Проект по продаже онлайн-видеокурсов

Роль: Разработчик Python Серверная часть написана с использованием Python Django и Django-REST. В качестве базы данных был выбран PostgreSQL. Проект полностью покрыт тестами с использованием Pytest. Клиентская часть была написана с использованием Angular. HTML + CSS + Bootstrap были использованы для стилизации. CircleCI используется для CI/CD. Git + GitHub используется для контроля версий. Для приема платежей был подключен Stripe. Должностные обязанности: - Написал техническое задание и построил архитектуру приложения; - Разработал серверную часть Python, следуя правилам очистки кода для дальнейшего развития приложения; - Написал модульные тесты, интеграционные тесты и тесты веб-приложения; - Создали клиентскую часть Angular; - Интегрировал различные инструменты для тестирования и расширения функциональности приложения.

Python, Django, Django REST Framework, PostgreSQL, Pytest, Angular, TypeScript, HTML, CSS, Bootstrap, CircleCI, Git, GitHub, Stripe, CI/CD

август 2019 - ноябрь 2020 месяцев