Специалисты
ОБЩЕЕ
Углубленные знания операционных систем и сетей.
Продвинутые знания в Python 3.
Расширенные знания о контейнеризации с помощью Docker/Docker-Compose.
Знания в области контейнеризации.
Специалист в области проектирования баз данных, оптимизации производительности, разработки алгоритмов.
НАВЫКИ
Operating System: Linux(Ubuntu)
Programming languages: Python 3
Frameworks: FastApi - Django/DRF
Database System: SQLite - PostgreSQL - MongoDB - Redis
Best practises/approaches: KISS - SOLID - DRY
VCS: Git - GitHub - GitLab
Containerization: Docker - Docker-Compose
Libraries/Tools: Pydantic - Celery - Alembic - SQLModel - Beautiful Soup - Loguru - PyJWT - Pytest - Flake8 - Bandit - Jinja2 - HTML
ОБРАЗОВАНИЕ
Омское речное командное училище имени капитана Евдокимова
API для инвестиционной службы
Услуги по инвестированию в безопасность. Обязанности: Выявленные и исправленные ошибки. Рефакторинг кода; Created complex SQL queries; Разработал бэкенд на Python в соответствии с правилами очистки кода и такими практиками проектирования, как SOLID, KISS, DRY; Созданы таблицы в базе данных PostgreSQL с отношениями "один ко многим"; Реализован CRUD и другая логика приложения; Интеграция с AWS Локализация проекта с использованием Docker и Docker-Compose; Интеграция с сервисом Twilio; Зарегистрированы ошибки с помощью Loguru для дальнейшей работы с ними.
FastAPI, SQLAlchemy, Uvicorn, Alembic, Pydantic, boto3, AmazonS3, PostgreSQL, Loguru, Docker-compose, Docker, Pytest, Aws-lambda, AWS S3
апрель 2022 – настоящее время месяцев
API для службы обработки заказов
Проект заключался в функционале, который позволяет администратору заведения проводить различные манипуляции для работы с заказами. Для работы с заказом реализованы следующие функции: создание пользователя, создание заказа, выбор статуса заказа и т.д. У сервиса есть рассылка по электронной почте для уведомления пользователей. Статистика заказов также доступна в сервисе. Должностные обязанности: Разработал бэкенд на Python в соответствии с правилами очистки кода и такими практиками проектирования, как SOLID, KISS, DRY; Созданные таблицы в базе данных PostgreSQL с отношениями "один ко многим" и "многие ко многим"; Реализован CRUD и другая логика приложения; Локализация проекта с использованием Docker и Docker-Compose; Зарегистрированные ошибки с использованием logo ru для дальнейшей работы с ними.
Fast API, SQLAlchemy, Fast API-Filter, FastAPI-Utilities, Celery, Redis, Unicorn, Alembic, Pedantic, PostgreSQL, Loguru, Docker- compose, Docker
апрель 2020 – март 2022 месяца
Служба сбора заданий
Проект заключался в создании функционала, который разбирает такие сайты с вакансиями, как hh.ru , belmeta, habr, superjob, предоставлять актуальную информацию о вакансиях и размещает их на сервисе. В сервисе есть различные фильтры: фильтр по городу, профессии и т.д., есть поиск по ключевым словам. Должностные обязанности: Разработал серверную часть на Python в соответствии с правилами очистка кода и интерфейс в HTML и Bootstrap; Созданные таблицы в базе данных PostgreSQL с отношениями "один ко многим"; Реализация асинхронного синтаксического анализа сервисов с их распределением по разным потокам для ускоренного сбора данных с использованием Celery для фоновой работы анализаторов; Реализован CRUD, обратная связь, фильтрация; Докеризация проекта с помощью Docker Зарегистрированы ошибки с использованием logoru для дальнейшей работы с ними; Реализованы асинхронные SQL-запросы с использованием SQLAlchemy.
FastAPI, Celery, Redis, Jinja2, Bootstrap, Threading, BeautifulSoup, Requests, Uvicorn, Docker, Docker-compose, PostgreSQL, Alembic, Loguru, Pydantic
апрель 2020 – март 2022 месяца
Интернет-магазин
В интернет-магазине зарегистрированному пользователю доступно размещать, редактировать заказ, оставлять отзывы, оценивать, фильтровать товар. Существует рассылка по электронной почте, подписка на рассылку по электронной почте. Должностные обязанности: Разработал бэкенд на Python в соответствии с правилами очистки кода и такими практиками проектирования, как SOLID, KISS, DRY; Созданные таблицы в базе данных PostgreSQL с отношениями "один ко многим " и "многие ко многим"; Локализовал проект с помощью Docker и Docker-Compose; Зарегистрированы ошибки с использованием Logoru для дальнейшей работы с ними; Реализация фоновых задач с использованием Celery.
Django-mptt, Django Rest Frame fork, PostgreSQL, Loguru, Docker-compose, Докер. Пижама, сельдерей
апрель 2020 – март 2022 месяца