Резюме: Python-разработчик
Опыт работы — 4 года 6 месяцев
Финансовое Объединение Ра
Москва
Май 2025 — настоящее время 1 год 2 месяца
Инженер-программист / Python Backend Developer
Разрабатываю и сопровождаю production-микросервисы внутренней платформы на Python/FastAPI: монетизация, платежи, wallet/ledger, аналитика, content management и инфраструктурные компоненты. Работаю с PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Kafka, ClickHouse, Docker/Kubernetes, GitLab CI/CD и асинхронными интеграциями между сервисами.
Направление: fintech, payments, wallet/ledger
Достижения:
- Интегрировал PayGine в монетизационный контур и унифицировал 4 платёжных сценария: подписки, разовые покупки, пополнение баланса и операции с привязанными картами. Реализовал создание платежей, callback-обработку статусов, историю транзакций и автоматическое обновление операций после ответа платёжного шлюза.
- Спроектировал финансовое ядро wallet-сервиса по ledger/accounting-модели: балансы, счета, транзакционные проводки, коды операций, реальные валюты и виртуальные токены. Подготовил основу для 10+ финансовых сценариев — пополнение, списание, подписка, покупка, донат, refund, hold, release, commission, internal transfer — без нарушения консистентности балансов.
- Реализовал hold-механику на 14 дней для финансовых операций: фиксировал средства в промежуточном состоянии, обрабатывал release/refund/settlement-сценарии и сохранял корректную историю статусов для отчётности и разбора спорных операций.
- Внедрил transactional outbox для финансовых событий, обеспечив атомарную фиксацию изменений в PostgreSQL и надёжную доставку событий в downstream-сервисы без потери статусов между заказами, транзакциями и кошельками.
- Разработал audit trail и связанную историю операций для финансового контура: заказ → платёж → транзакция → wallet-проводки. Сократил среднее время расследования спорной транзакции с 30–40 минут ручного анализа логов до 5–10 минут проверки связанной цепочки операций.
Направление: Kafka, ClickHouse, event-driven аналитика и инфраструктура
Достижения:
- Реализовал ingestion-пайплайн Kafka → ClickHouse для 20+ типов продуктовых событий из BFF и backend-микросервисов. Пайплайн обрабатывал до 100–150 тыс. событий в сутки с задержкой попадания данных в ClickHouse до 45–70 секунд.
- Разработал API аналитики на ClickHouse с фильтрацией, пагинацией, агрегациями и расчётом продуктовых метрик, сократив подготовку регулярных внутренних отчётов с 1–2 часов ручных SQL-выгрузок до 5–10 минут через воспроизводимые API-запросы.
- Настроил Kafka Engine и Materialized View для потоковой загрузки JSON-событий в ClickHouse: нормализация payload, фильтрация по action/event_type, запись в аналитические таблицы и обработка некорректных событий без ручных ETL-скриптов.
- Спроектировал ClickHouse-контур для продуктовой аналитики и вынес тяжёлые агрегирующие запросы из PostgreSQL в ClickHouse, сократив время получения регулярных аналитических выборок с 20–40 секунд до 1–3 секунд на типовых фильтрах.
- Разработал единый инфраструктурный слой для Redis/RabbitMQ, кэширования и фоновых задач для нескольких backend-микросервисов. Сократил latency получения кэшируемых данных в типовых сценариях в 18 раз и стандартизировал подключение сервисов к общей event-driven модели.
- Стандартизировал обработку команд, событий и фоновых задач в DDD/CQRS-подходе, сократив время подключения нового сервиса к Redis/RabbitMQ-инфраструктуре с 1–2 дней ручной настройки до нескольких часов за счёт готовых abstractions и единых integration-паттернов.
Направление: контентная платформа, ML/LLM-модерация и видеосервисы
Достижения:
- Сократил ручной разбор failed-операций внешних API примерно на 13% за счёт retry-механизмов, статусов ошибок, повторной обработки и структурированного логирования интеграционных сценариев.
- Автоматизировал импорт, синхронизацию и кросспостинг медиаконтента из YouTube, Instagram, Telegram и VK; добавил retry-механизмы, статусы failed-операций, повторную обработку и логирование, сократив ручной разбор сбоев внешних API.
- Интегрировал ML/LLM-модерацию пользовательского контента: автоматическая первичная проверка текста и изображений, сбор статистики по решениям и передача спорных кейсов администраторам через manual review.
- Спроектировал backend-архитектуру видеоконференций на LiveKit, gRPC и Protocol Buffers: управление комнатами, участниками и модерацией; автоматизировал генерацию OpenAPI/Swagger из proto-контрактов и обновление контрактов в CI/CD.
Стек: Python, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Alembic, Redis, RabbitMQ, Kafka, ClickHouse, Pydantic, Pytest, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, REST API, OpenAPI, gRPC, Protocol Buffers, Prometheus, Grafana, Sentry.
Другойкод
Ставрополь
Информационные технологии, системная интеграция, интернет
Разработка программного обеспечения
Август 2023 — Апрель 2025 1 год 9 месяцев
Разработчик автоматизированных информационных систем / Python Backend Developer
Разрабатывал и сопровождал микросервисную backend-платформу на Python/FastAPI в рамках 8 production-сервисов: REST API, бизнес-логика, фоновые задачи, интеграции между сервисами, PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ и APScheduler.
Достижения:
- Разрабатывал и сопровождал 8 production-сервисов на FastAPI: REST API, бизнес-логику, фоновые задачи, межсервисные интеграции и обработку событий.
- Настроил Redis-кэширование тяжёлых фильтрующих запросов, переведя повторные выборки из PostgreSQL/MongoDB в cache-first сценарий и заметно сократив время ответа ключевых API в типовых пользовательских сценариях.
- Разрабатывал внутреннюю токеномику платформы: виртуальные токены, пользовательские балансы, внутренние транзакции, история операций, начисления и списания.
- Разработал сервис администрирования с Omnidesk-интеграцией, позволив поддержке выполнять модерационные действия без прямого доступа к основной платформе и без постоянного привлечения backend-команды.
- Интегрировал KYC/верификацию личности по паспорту и водительскому удостоверению: статусы проверки, обработка ошибок и сценарии подтверждения данных.
- Разработал единый error-handling framework для FastAPI-микросервисов: стандартизировал API error response, error codes, локализацию и метаинформацию, упростив обработку ошибок на frontend и диагностику инцидентов между сервисами.
- Оптимизировал GitLab CI/CD-пайплайны, сократив ресурсоёмкость деплоя примерно на 15% и ускорив проверку изменений перед review.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, APScheduler, SQLAlchemy, Pytest, Docker, GitLab CI/CD, REST API, OpenAPI.
Стилсофт
Ставропольский край, stilsoft.ru
Информационные технологии, системная интеграция, интернет
Разработка программного обеспечения
Услуги для бизнеса
Безопасность, охранная деятельность
Сентябрь 2022 — Июнь 2023 10 месяцев
Программист-разработчик Python
Разрабатывал Python-модули для взаимодействия ПК с аппаратным и полётным контроллером через COM-порт: обмен командами, декодирование пакетов, обработка ошибок, валидация ответов устройства и автоматизация тестирования.
Достижения:
- Реализовал serial communication через COM-порт для обмена данными между ПК и полётным контроллером: команды, ответы, декодирование пакетов и обработка ошибок.
- Изолировал низкоуровневый обмен с аппаратным контроллером от бизнес-логики приложения, упростив расширение сценариев калибровки и диагностики.
- Покрыл критичные сценарии unit-тестами и настроил локальный GitLab CI для автоматического запуска проверок перед review.
Стек: Python, Serial Communication, COM-port, Unit Testing, GitLab CI, Git, ООП.
Яндекс Практикум
Москва
Информационные технологии, системная интеграция, интернет
Интернет-компания (поисковики, платежные системы, соц.сети, информационно-познавательные и развлекательные ресурсы, продвижение сайтов и прочее)
Сентябрь 2021 — Май 2022 9 месяцев
Преподаватель Python AI
Проводил обучение, code review и сопровождение проектных работ студентов и junior-разработчиков. Помогал разбирать backend-задачи, REST API, Telegram-ботов, GPT/LLM-инструменты и архитектуру учебных MVP.
Достижения:
- Провёл 50+ вебинаров по Python, REST API, Telegram-ботам и GPT/LLM-интеграциям; сопровождал студентов и junior-разработчиков до MVP учебных проектов.
- Проводил code review Python-проектов: помогал улучшать архитектуру, обработку ошибок, читаемость кода и соблюдение backend best practices.
Стек: Python, FastAPI, REST API, Code Review, Mentoring.
