Python Developer

На данный момент Senior Python Developer.

Мои компетенции и опыт

Senior Python-разработчик с 5+ годами коммерческого опыта в backend-разработке. Последние 4 года строю AI-системы: RAG-платформы, LLM-агентов, чат-ботов и ETL-пайплайны на FastAPI и Django.

Прошёл путь от разработчика до руководителя backend-команды из 5–6 человек: провёл 10+ собеседований, нанял 3–4 разработчиков, вырастил двух junior до middle. Внедрил в команде code review, стандарты кода, тестирование и CI/CD.

Довожу продукты от прототипа до продакшена: корпоративная AI-платформа поиска, которую я развивал, продана 3 клиентам и прошла пилоты в ~10 компаниях.

Ключевые навыки

• Языки и фреймворки: Python, FastAPI, Django, Pydantic, SQLAlchemy, Alembic, asyncio, aiogram

• AI / LLM: LangChain, LangGraph, Langflow, Langfuse, RAG, AI-агенты, vLLM, Ollama, Qwen, PaddleOCR, OpenCV

• Базы данных и поиск: PostgreSQL, pgvector, Qdrant, Vespa, Greenplum, Redis

• Очереди и данные: Celery, Apache ActiveMQ Artemis, Apache Airflow, pandas, ETL, DWH

• Безопасность и доступ: RBAC/ABAC, Open Policy Agent (OPA), HashiCorp Vault

• Инфраструктура и DevOps: Docker, Kubernetes, Istio, GitLab CI/CD, Nginx, Linux, Loki

• Процессы: code review, стандарты кода, автоматизированное тестирование, менторство, проведение технических собеседований

Опыт работы

DUC Technologies — Senior Python Developer

Сентябрь 2022 — сентябрь нужен доступ к резюме года)

Разработка AI-продуктов и backend-систем для корпоративных клиентов: RAG-платформы, AI-агенты, чат-боты, ETL-пайплайны, финтех. Прошёл путь до Senior, последний год выполнял обязанности Team Lead backend-отдела.

Руководство командой

• Руководил backend-командой до 5–6 человек, менторил junior- и middle-разработчиков; двое junior выросли до middle.

• Провёл 10–12 технических собеседований и нанял 3–4 разработчиков.

• Внедрил code review, стандарты кода, автоматизированное тестирование и CI/CD в процессы backend-отдела.

Smart Search — корпоративная AI-платформа поиска и RAG · ~2 года

Python, FastAPI, Onyx (Danswer), Vespa, PostgreSQL, Celery, Redis, Alembic, vLLM, Ollama, Langfuse, нужен доступ к резюме , Docker, Kubernetes

• Принял проект у единственного разработчика, развил его в продукт и вырос до руководителя команды из 5 человек. Отвечал за вывод всех доработок в продуктивную версию.

• Реализовал форк open-source платформы Onyx (Danswer) и кастомный функционал. Разработал коннекторы к корпоративным источникам: PostgreSQL, Яндекс, нужен доступ к резюме , Bitrix24, Redmine, OCR-обработка файлов.

• Оптимизировал производительность поиска на Vespa, доработал фоновую индексацию на Celery/Redis, вёл миграции схемы БД через Alembic.

• Интегрировал LLM в трёх режимах: self-hosted через vLLM и Ollama и внешние API-модели. Настроил трассировку LLM-запросов в Langfuse.

• Продукт продан и внедрён у 3 клиентов, прошёл пилотное тестирование в ~10 компаниях.

AI-агентская платформа с ролевой моделью доступа · ~1 год

Python, FastAPI, Langflow, Langfuse, Qdrant, OPA, Istio, HashiCorp Vault, PostgreSQL, Kubernetes

• Спроектировал и реализовал ролевую модель RBAC/ABAC для платформы разработки AI-агентов: изоляция агентов, данных и коллекций Qdrant по подразделениям с точечной выдачей прав на сущности других подразделений.

• Разработал сервис управления ролями в админ-микросервисе (CRUD ролей, назначение пользователям) и модуль аудит-логирования операций с правами.

• Написал политики OPA и интегрировал их с Istio service mesh, объединив 5 сервисов (админ-панель, Langflow, Langfuse, Qdrant, Vault) в единую систему авторизации.

• Руководил backend-командой из 4 человек, которая дорабатывала микросервисы и подключала их к ролевой модели. Разработка завершена и передана заказчику.

ETL-платформы для металлургического производства и туристической компании · ~1 год каждая

Python, Apache Airflow, pandas, Greenplum, PostgreSQL, REST API, 1С

• Участвовал в построении корпоративных хранилищ данных (DWH) на Greenplum с нуля: до проекта централизованного хранилища у клиентов не было.

• Спроектировал ETL-пайплайны на Apache Airflow для консолидации данных из ~20 разрозненных источников подразделений.

• Разработал коннекторы к 1С (через API-прокси клиента), REST API, базам данных подразделений, файлам Excel/CSV.

• Реализовал очистку, валидацию и нормализацию данных на входе в хранилище (pandas). Обеспечил ежедневную загрузку 5–10 ГБ данных.

B2B-платформа инвестиционных продуктов · ~1 год

Python, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis, Apache ActiveMQ Artemis, REST API

• Разрабатывал backend платформы, через которую B2B-компании формируют инвестиционные продукты для частных инвесторов, в команде из 5–6 разработчиков.

• Интегрировал брокер сообщений Apache ActiveMQ Artemis для асинхронного обмена с новым модулем клиента и связал эти операции с существующей бизнес-логикой.

• Разрабатывал новые модули на FastAPI параллельно с поддержкой legacy-кода на Django, использовал Redis для кэширования.

• Интегрировал внешний расчётный сервис клиента (ценообразование и сложные финансовые расчёты) через API. Участвовал в закрытии ключевого релиза в срок.

AI-пайплайн извлечения табличных данных из сканированных документов · ~2 месяца

Python, Langflow, PaddleOCR (PP-StructureV3), Qwen3-VL, Ollama, OpenCV

• Разработал пайплайн на Langflow для автоматического извлечения таблиц с историческими данными об электросетях из ~400 сканированных документов для подрядчика по прокладке электросетей.

• Объединил OCR (PaddleOCR PP-StructureV3 на CPU) с vision-LLM Qwen3-VL (на GPU через Ollama) для распознавания и структурирования таблиц.

• Создал кастомные компоненты Langflow: разбиение PDF, детекция таблиц на эвристиках OpenCV, экспорт в структурированный формат.

• Заменил ручную вычитку сканов и поиск нужных таблиц. Руководил работой junior-разработчика.

AI-ассистенты и чат-боты на базе LLM и RAG

Python, aiogram, LangChain, LangGraph, pgvector, Qdrant, PostgreSQL, VK Bot API

• Сопровождал и развивал AI-ассистента для студентов СберУниверситета (500–1000 пользователей в месяц, до 100 активных в день). Отвечал за backend в паре с DevOps-инженером: исправление ошибок и доработки по требованиям заказчика.

• За 2 недели перенёс ключевой функционал бота на VK Bot API к форуму СберУниверситета «Больше чем менеджмент».

• Довёл Telegram-бота — эксперта по охране труда, пожарной, промышленной и электробезопасности — от сырого прототипа до MVP и релиза за 2 месяца. Ускорил RAG-поиск в 4–5 раз (с 4–5 минут до ~1 минуты) за счёт смены модели эмбеддингов, стратегии чанкинга и настройки Qdrant.

• Поддерживал группу из 4–5 Telegram-ботов на базе RAG и OCR: срочное исправление ошибок и доработки в сжатые сроки (2–3 дня на задачу).

TechnoContent — Python Developer

Июнь 2021 — август нужен доступ к резюме год 3 месяца)

Python, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, asyncio, WebSockets, PostgreSQL, Docker, GitLab CI/CD, Nginx

• Разрабатывал backend для криптофинансовых продуктов (торговля криптовалютами и криптоопционами, криптозаймы и вклады) в продуктовых командах из 4 человек. Около 40% проектов с нуля до MVP.

• Реализовывал бизнес-логику вне смарт-контрактов: получение и подпись цен с бирж, расчёты для фронтенда, дополнительная авторизация.

• Привёл существующие бэкенды к единому стандарту, внедрил тестирование и типизацию кода.

• Настроил CI/CD на GitLab для команд C++, Python, Frontend и Data Science, что ускорило процесс разработки.

• Администрировал серверную инфраструктуру компании: Nginx, SSL-сертификаты, документация по инфраструктуре.