Сервис-Приложение - Микробиология 1. Внедрил GraphQL для обеспечения гибкой и эффективной работы с API. Реализовал настраиваемые обработчики запросов, оптимизировав взаимодействие между клиентом и сервером. 2. Разработал и внедрил динамическое разделение пользователей на роли. Тщательное изучение и модификация библиотеки позволили реализовать требуемый функционал. 3. Ввёл использование линтеров (Flake8, Mypy, Isort), чтобы обеспечить единообразие и качество кода проекта, повысив тем самым его поддерживаемость и читаемость. 4. Разработал и реализовал интерфейсы интеграции с смежными системами через REST API, обеспечив синхронизацию данных и расширенные возможности обмена информацией. 5. Занимался рефакторингом, дополнением и модификацией кодовой базы с целью увеличения производительности и устойчивости сервиса. 6. Создал функционал для гибких и адаптивных dashboard-ов, что позволило пользователям настраивать отображаемую информацию в соответствии с их потребностями. Другое: Django, Drf, Docker, Git, Celery, Redis, PostgreSql, GraphQl Сервия по обработке анализов - Гистология 1. Ответственный за полную разработку backend-части проекта, обеспечивающей стабильную и надёжную работу платформы 2. Реализовал механизм загрузки и обработки больших объектов по частям (chunk-ам), оптимизировав производительность системы и минимизировав нагрузку на сервер. 3. Создал гибкую архитектуру для передачи и обработки больших объёмов данных в нейронные сети, обеспечив высокую эффективность и масштабируемость решения. 3. Внедрил использование линтеров (Flake8, Mypy, Isort), что улучшило кодовую базу и облегчило поддержку. 4. Настроил и оптимизировал Celery для выполнения различных задач в нескольких воркерах, обеспечив повышение скорости работы сервиса. 5. Разработал и внедрил механизм отслеживания времени, проведённого пользователем на странице, что позволяет в будущем анализировать поведение пользователей. 6. Внедрил и настроил Swagger для удобства разработки и документирования API, облегчая коммуникацию между командами. 7. Работа с нейронными сетями. Внедрение обработки данных от нейронных сетей посредством gRPC. Другое: Django, Drf, Docker, Git, Celery, Redis, PostgreSql, gRPC Сервия по обработке анализов - Ревматология 1. Разработка backend-части сервиса для обработки медицинских данных. 2. Реализован функционал для работы с нейронными сетями, включая обработку и анализ медицинских данных. 3. Внедрение линтеров (Flake8, Mypy, Isort) для обеспечения повышения читаемости и поддерживаемости проекта. 4. Работа с нейронными сетями. Внедрение обработки данных от нейронных сетей посредством gRPC. 5. Реализована система статусов для объектов, связанных с нейронными сетями, что облегчает отслеживание процесса обработки. 6. Интеграция docker-compose для ускоренного и упрощенного развертывания проекта. Другое: Django, Drf, Docker, Git, Celery, Redis, PostgreSql, gRPC

Service Telegram, Service VK Моя задача заключалась в проведении рефакторинга проектов и создании нового функционала, чтобы улучшить работу продукта. В результате моей работы проект может быть значительно улучшен. В проект добавить следующие изменения: 1. Я перевел Backend(Python) проект на asyncio, это привело к заметному увеличению скорости обработки данных. 2. Я переработал архитектуру проекта, внедрил ООП. 3. Я внедрил UnitTest, pytest, которые обеспечивает высокое качество кода и снижает количество ошибок в работе приложения. 3. Я внедрил линтеры(flake8, mypy, isort) для стандартизации кода проекта, использовал pre-commit для git, чтобы поддерживают чистоту кода и тем самым улучшать его читаемость. 6. Я настроил CI/CD, что значительно упростило работу команды и ускорило процесс запуска тестов(UnitTest) и линтеров. 7. Я добавил Poetry в проект для более удобной и комфортной работы над ним. 8. Я настроил RabbitMQ, чтобы обеспечить более удобную работу в проекте. Другое: FastApi, Ci/Cd, RabbitMq, PostgreSql, Docker, Git, pre-commit, linters Сервис Аналитиков: Проект, над которым я работал, находился в стадии MVP. Мне было поручено выполнить его перепись и улучшить те моменты, которые изначально не были учтены. Во время выполнения задачи, я столкнулся со следующими моментами: 1. Я переписал код с использованием многослойной архитектуры, внедрил ООП подходы, это улучшило его читаемость, поддерживаемость и расширяемость. 2. Я разделил проект на сервисы(asyncio), каждый из которых отвечал за свою зону ответственности, что повысило эффективность работы приложения. 3. Я настроил среду разработки, включая линтеры(flake8, mypy, ...) и pre-commit для git. Внедрил poetry в проекте для большего комфорта работы над ним. 4. Для создания удобного и быстрого Backend-a мы использовали FastApi. 5. После переписи проекта мы смогли значительно увеличить скорость загрузки и обработки данных, а также улучшить юзабильность для пользователей. 6. Перепись Backend(FastApi) проекта сопровождалась документированием кода и процессов работы, что упростило взаимодействие между разработчиками и повысило прозрачность процесса разработки для заказчика. 7. Реализовал механизм автоматического тестирования, деплоя(CI/CD), что позволило выявлять возможные ошибки ещё до его запуска на продакшн-сервере. 8. Я ввел механизмы мониторинга(Graphana) и логирования(ELT), которые позволяют быстро выявлять проблемы и устранять их до того, как они повлияют на работоспособность приложения. Другое: FastApi, Ci/Cd, RabbitMq, PostgreSql, Docker, Git, pre-commit, linters Интернет магазин 1. Разработка backend-а крупного интернет-магазина с использованием асинхронного фреймворка FastAPI, выбранного с учетом высокой нагрузки и планируемого масштабирования. 2. Внедрение луковичной архитектуры и принципов объектно-ориентированного программирования (ООП). 3. Применение паттернов проектирования, таких как адаптеры, абстрактная фабрика, строитель, singleton и других. 4. Разработка сервиса модульным образом для обеспечения гибкости и возможности быстрого отключения неиспользуемых элементов. 5. Полное покрытие кода Unit-тестами (pytest) для обеспечения высокого качества кода и минимизации ошибок. 6. Внедрение линтеров (flake8, mypy, isort) для стандартизации кода проекта. 7. Использование Poetry для удобной и эффективной работы с зависимостями. 8. Разработка множественных интеграций с различными сервисами, с использованием RestApi, RabbitMq Другое: FastApi, Ci/Cd; Docker, Git, pre-commit, Linters

Сервис по автоматическому парсингу, наполнению и редактированию контента в соц. сетях в автоматическом режиме по настройкам пользователя. Разработана Backend(DRF) и Frontend(Vue) часть с нуля. Это сервис по наполнению контентом соц. сетей. Пользователь ввод данные от соц. сетей, настраивает как будет работать сервис(Scheduler), откуда будет браться контент, сохранение контента(PostgreSql), куда публиковаться, как редактироваться. После чего сервис в автоматическом режиме используя Celery(Redis), берет данные от пользователя, авторизовывается, парсит контент, обрабатывает его и производит публикацию этого контента в группу/профиль Другое: Django, Drf, Docker, Git, Ci/CD, Celery, Redis, Nuxt, PostgreSql Сервис по просмотру видео-контента Мной был разработан Backend(Django) с нуля, включая: умную сортировку данных, поиск данных(ElasticSearch), отображение фильмов, комментарии, чат и генерацию опросов. Также я позаботился о безупречном качестве контента, добавляя и обновляя его пару раз в день с помощью Celery(Redis). Весь проект был покрыт UnitTest, внедрил системы анализа данных, чтобы предоставить пользователям нашего сервиса наиболее релевантную информацию о фильмах и сериалах. Я активно работал над оптимизацией проекта и перенес front-end на Webpack, а CSS - на SCSS. Кроме того, я добавил оптимизацию JavaScript(Vue), что значительно повысило эффективность работы всего сервиса. Я также настроил CI/CD для автоматического развертывания проекта и запуска всех тестов, линтеров(flake8, mypy, isort, black). Благодаря этим усилиям смогли увеличить число лояльных пользователей и стимулировать повторные посещения, что в свою очередь привело к росту компании. Другое: Django, Drf, Celery, Docker, Ci/Cd, Celery, Redis, Webpack, PostgreSql

Интернет магазин 1: 1. В процессе разработки внедрил использование Docker и Docker-compose, что повысило скорость развертывания проекта. 2. Настроил среду разработки, включая линтеры, для обеспечения более высокого качества кода и соблюдения стандартов программирования. 3.Я внедрил UnitTest в проект, настроил автоматическая проверка тестов с использованием Ci/CD. 4. Внес изменения в Admin-panel сервиса, что привело к улучшению его пользовательского интерфейса и удобства использования. 5. Внедрил cron-задачи для выполнения отложенных задач, это позволило автоматически выполнять определенные задания по расписанию 6. Добавил возможность мониторинга производительности приложения(Graphana). Это позволило отслеживать и производительность системы, выявлять узкие места и предпринимать необходимые меры для ее оптимизации. Другое: Ruby, ROR, Git, Docker, UnitTest, CI/CD Интернет магазин 2: 1. Внедрена система личных сообщений через WebSocket для обеспечения обмена сообщениями в режиме реального времени между пользователями. 2. Расширена возможности в административной панели Backend(Django) сервиса: добавлены новые фильтры для удобного управления данными, добавлена функциональность экспорта 3. Внедрена Celery для выполнения отложенных задач по расписанию (cron-задач) 4. Добавлена возможность просмотра истории покупок клиентов в личном кабинете. Другое: Django, Git-Flow, Git, Docker, UnitTest, CI/CD

Разработка телеграмм ботов: Информация: Бот работал с соц. сетями, пользователь добавлял данные от разных соц. сетей. Он автоматическом режиме, используя Celery, анализировал нужным образом данные и результат отправлял пользователю Другое: aiogram, Docker, Git, Celery, PostgreSql CRM система для работы с арбитражом трафика Информация: Контент добавляется администратором, настраиваются настройки. В автоматическом режиме с использованием Celery, отправляются пуши на мобильные устройства используя api сервисов. Пользователи сервиса могут подключить в своем кабинете сервис приложения и направлять на них трафик. Трафик в свою очередь проходит через трекер(работает через api)(Celery) Другое: Django, Celery, MySql

Программист

Программист