Специалисты

Описание

Опыт работы: 4,4

Уровень владения иностранным языком: А2 Читаю тех.доки
Образование: Уральский федеральный университет имени первого
Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург
Информационные системы и технологии, Специалист по информационным системам

Владение языками программирования: Python
Технологии и основные скилы: Java, Технологии и основные скилы: Python Linux Gitlab REST API Django Rest Framework FastAPI web3 GitHub PyCharm Django Framework SQLAlchemy Flask
Рефакторинг кода Atlassian Confluence API SQL Git Clickhouse PostgreSQL Requests JSON API React разработка телеграмм ботов UNIX-подобные системы CI/CD системами хранения артефактов FastAPI ORM (Alembic, Liquibase) Clickhouse БД Greenplum Docker/Docker-compose GitLab CI S3-совместимые хранилища GitLab CI Alembic Liquibase

Опыт
Проект

Парфюмерно-косметический супермаркет

Описание

Описание: Разработчик участвует в полном цикле создания Telegram-ботов и внутренних инструментов компании, начиная с идеи и заканчивая автоматизацией тестирования и деплоя. Работает с базами данных ClickHouse и PostgreSQL, проектирует модели данных, пишет оптимизированные SQL-запросы и обеспечивает надёжное хранение информации. На фронтенд-уровне создаёт простые веб-интерфейсы через Streamlit, которые используются командой для мониторинга и анализа данных. Также взаимодействует с внешними API, реализуя логику подключения, обработки и вывода данных. Проект ведётся по Agile (Scrum), что позволяет гибко реагировать на изменения и быстро внедрять новые фичи. Разработчик активно участвует в code review, управлении задачами через Atlassian Jira / Confluence, а также в настройке CI/CD пайплайнов на GitLab и GitHub Actions. Роль в проекте: Python-разработчик Задачи: - Разработка и внедрение Telegram-ботов на Python (aiogram) — от дизайна пользовательских сценариев до продакшн-деплоя. - Проектирование структуры БД и написание запросов к ClickHouse и PostgreSQL с последующей оптимизацией производительности. - Создание внутренних веб-приложений с помощью Streamlit для удобного представления и анализа данных. - Подключение и обработка данных из сторонних систем через REST API, JSON/XML, библиотеки requests, httpx и другие. - Написание юнит- и интеграционных тестов для обеспечения стабильности кода. - Участие в настройке серверной части: от деплоя через Docker до автоматизации рутинных задач. - Рефакторинг и чистка legacy-кода, повышение читаемости и поддерживаемости проекта. - Внедрение CI/CD пайплайнов для автоматического запуска тестов и выкладки в production. - Работа в команде: распределение задач, планирование спринтов, участие в дейликах, демонстрации, ретроспективах. - Использование Git (Bitbucket) для контроля версий, работы с ветками и pull request"ами. - Разработка скриптов на Python для автоматизации рутины внутри компании.

Технологии

Python, aiogram, Telegram Bots, Streamlit, ClickHouse, PostgreSQL, REST API, Git (Bitbucket), GitLab CI/CD, GitHub, Linux, SQLAlchemy, Requests, JSON API, FastAPI, Django Framework (опционально), Docker, Redis (опционально), Agile / Scrum, Jira, Confluence, PyCharm

Длительность

1 год 5 месяцев месяцев

Проект

Банк. Финтех.

Описание

Роль в проекте: Python разработчик/Devops Описание: Участие в технической поддержке и сопровождении внутренних сервисов компании. Задача заключалась в обеспечении стабильной работы сервисов, диагностике и устранении нештатных ситуаций, а также в автоматизации рутинных DevOps-процессов. Проект охватывал широкий спектр задач — от диагностики сервисов в Kubernetes до оптимизации SQL-запросов и построения дашбордов мониторинга. Также проводилась работа по администрированию серверов, чистке логов, настройке окружений и автоматизации через скрипты на Python / Bash. Задачи: Занимался технической поддержкой и сопровождением внутренних проектов: помогал командам решать технические проблемы, следил за стабильной работой сервисов. Работал с Kubernetes — разворачивал проекты, просматривал логи, настраивал окружения и дашборды. Активно использовал инструменты мониторинга и визуализации: Grafana, Prometheus, ELK. Проводил диагностику и чистку серверов, работал с командной строкой Linux. Вёл работу с базами данных: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Pangolin — настраивал, проверял запросы, помогал с оптимизацией. Собирал и анализировал данные для построения дашбордов, помогал выявлять узкие места в системах. Участвовал в задачах администрирования и настройки инфраструктуры. Работал с системой контроля версий Git (Bitbucket): клонирование, слияние, разрешение конфликтов, работа с pull requests. Автоматизировал рутинные задачи и процессы с помощью скриптов на Python и Bash, что значительно упростило поддержку и сократило время на выполнение повседневных операций.

Технологии

Kubernetes, Docker, Git (Bitbucket), Linux, Bash, Python, PostgreSQL, ClickHouse, Pangolin, Prometheus, Grafana, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), REST API, SQL, Jira, Confluence, Agile / Scrum, CI/CD (GitLab / GitHub Actions)

Длительность

1 год 8 месяцев месяцев

Проект

Финансовый сектор. Банк.

Описание

Роль в проекте: Руководитель группы первой линии поддержки Описание: Руководство командой технической поддержки первой линии из 20+ человек , включая постановку задач, контроль выполнения, менторство, адаптацию новых сотрудников и обеспечение высокого качества обслуживания пользователей. Проект был нацелен на повышение эффективности работы группы за счёт внедрения четких KPI, автоматизации рутинных задач, улучшения внутренних процессов и усиления культуры feedback"а. Уделялось внимание как технической части (работа с системами, SLA, метрики), так и soft skills — проведение one-to-one встреч, развитие сотрудников, создание положительного командного климата. Задачи: Работал руководителем группы первой линии поддержки. В подчинении было более 20 сотрудников. Отвечал за организацию эффективной работы команды: ставил задачи, контролировал выполнение, занимался обучением и адаптацией новых сотрудников. Регулярно проводил one-to-one встречи, помогал в профессиональном развитии, решал внутрикомандные вопросы. Организовывал распределение обращений, следил за соблюдением SLA, участвовал в оптимизации внутренних процессов и автоматизации рутинных задач. Проводил технические и поведенческие собеседования для расширения команды. Внедрял практики оценки эффективности, поддерживал командный дух и стабильную работу линии поддержки даже в периоды высокой нагрузки

Технологии

Работа с командой

Длительность

1 год 4 месяца месяцев