О себе
Коммерческий опыт разработки - 1 год. Практический опыт - более 5 лет (самостоятельная и проектная разработка). Основной стек: Python (FastAPI), PostgreSQL, Redis, Docker, Linux. Проектировал и разрабатывал REST API для мобильных и веб-приложений, работал с монолитной и мультисервисной архитектурой, занимался автоматизацией бизнес-процессов и интеграциями с внешними сервисами. Имею опыт: - разработки backend-сервисов с нуля и их сопровождения - разработки на Flask - работы с кешированием через Redis - автоматизации процессов (Telegram / WhatsApp / Discord боты, n8n), - интеграции LLM (OpenAI, YandexGPT, Hugging Face), - работы с БД PostgreSQL, оптимизации запросов и структуры данных. - работы с Linux (основная ОС - Arch Linux) Использую практики OOP, SOLID, асинхронное программирование, покрытие тестами (pytest), документирование API (Swagger). Ищу позицию, связанную с разработкой ПО, backend-архитектурой и автоматизацией.
Опыт работы
Burkit Finance Astana
Backend-разработчик
- Разработал REST API для мобильного приложения на Python (FastAPI), включая авторизацию, обработку пользовательских действий и работу с базой данных. Это позволило клиентам обращаться за услугами компании через наше приложение, что повысило конверсию и скорость обработки - Автоматизировал бизнес-процессы с использованием WhatsApp ботов (WA Business API / WA Cloud API) на основе ChatApp и N8N: обработка заявок, интеграция с внешними сервисами и CRM, реализация логических сценариев. - Разработал мультисервисное backend-решение для веб-приложения, включающее модуль парсинга Telegram-бота через MTProto. Система использовалась для предварительной оценки кредитоспособности клиентов. - Настроил оркестрацию TelegramApp-сессий через Redis: балансировка нагрузки, управление воркерами, стабильное масштабирование парсинга. - Интегрировал внешние AI-сервисы (OpenAI, YandexGPT) для автоматизации обработки заявок, генерации ответов и интеллектуальных подсказок.
Проекты
Pet-проект
Self-hosted AI чат-платформа с микросервисной архитектурой для локального развертывания Стек: Python, FastAPI, React, TypeScript, Transformers, local LLM, CoquiTTS, Whisper, PostgreSQL, Docker Проект находится на стадии разработки. Все ниже упомянутые фичи могут отличаться от релиза. Ключевые фичи: - Микросервисы на FastAPI: Backend API, LLM service, TTS/STT services - Взаимозаменяемые LLM офлайн модели (в разработке проекта участвует Qwen3-4B-Instruct с 4-bit квантизацией) - Динамическая система prompt engineering с layer-based композицией - PostgreSQL для хранения данных пользователей - Система аутентификации через JWT - Web интерфейс на React + Vite (TypeScript) + shadcn - Режим голосового чата - Docker-compose оркестрация всех сервисов - Возможность интегрировать облачные AI по API - Performance management: авто-переключение профилей производительности (от требовательных к менее требовательным решениям с сохранением отзывчивости и доступности сервиса)
Образование
Международный университет информационных технологий
2022 — 2025Компьютерная безопасность
БакалаврВысший Технический Колледж
2018 — 2022Вычислительная техника и программное обеспечение
Среднее специальное