Кирилл О. , Middle+, Python разработчик

Платформа автоматизированного подбора промышленного оборудования на базе ИИ

1. Реализация реляционной модели базы данных для хранения каталога оборудования и параметров подбора.
2. Разработал и оптимизировал ETL-процессы для обработки входящих больших JSON-документов с требованиями к оборудованию.
3. Реализовал интеграцию с сервисами машинного обучения через асинхронную отправку данных с использованием Kafka.
4. Спроектировал и разработал REST API для взаимодействия с фронтендом и внутренними сервисами, а также написал набор утилитарных функций для их поддержки.

Веб-интерфейс для автоматизации инженерного документооборота с использованием ИИ

1. Разработал интуитивный веб-интерфейс на Dash (Python), позволяющий пользователям загружать несколько документов и отслеживать процесс их обработки.
2. Реализовал интеграцию с бэкендом через Apache Kafka, обеспечив асинхронную отправку документов в цепочку микросервисов для поэтапной обработки.
3. Опыт работы с полнотекстовым поиском, Знание принципов и паттернов разработки WebSocket-сервисов, Опыт работы с мониторингом и логированием приложений.
4. Организовал прием и визуализацию итогового документа, объединяющего данные из всех источников, с функционалом редактирования и загрузки результатов пользователем.
5. Подготовил систему к миграции с монолитного Dash на микросервисную архитектуру, спроектировав будущие REST API эндпоинты.

Бесконтактный маркет готовой еды

1. Поддержка проекта, формирование сложной выгрузки данных путём сбора информации из Базы Данных (запросы SQL), обработки информации средствами Python и выгрузка обработанной информации в документы DOCX, PDF и Excel.
2. Правки по бэкенд части проекта, корректировка API-endpoints, взаимодействие с различными сторонними API.
3. Корректировка работы Celery.

Инструмент управления подчиненными и личный кабинет руководителя для транспортной компании

1. Разработка проекта на FastAPI для управления задачами и проектами в компании.
2. Создание конфигурации Docker-Compose для локального запуска и деплоя.
3. Написание запросов к базе данных как через сырой SQL, так и через ORM (SQLAlchemy).
4. Настройка миграций базы данных с использованием Alembic для поддержки версионности данных.

Проектирование и реализация системы выгрузки данных для отчётности в сетях фастфуда

1. Создание DAG'ов в Airflow для автоматической загрузки данных из различных СУБД (PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse).
2. Обработка и подготовка данных для их передачи во внешний сервис генерации отчётов.
3. Тесное взаимодействие с аналитиками для анализа требований и подготовки необходимых данных.