Егор Веретенников

python backend middle developer

Платформа для управления заявками на обслуживание ЖКХ Проект представляет собой платформу для автоматизации процесса обработки заявок жителей домов на обслуживание, ремонт, устранение аварий и другие запросы, связанные с жилым фондом. Платформа предоставляет систему для эффективного взаимодействия между жильцами, управляющей компанией и подрядчиками, а также анализирует и оптимизирует процессы обслуживания. Разработал часть REST API для создания заявок на обслуживание. Задача включала создание эндпоинта, который принимает запрос с данными о заявке (описание проблемы, приоритет и тип), сохраняет информацию в базе данных PostgreSQL и возвращает подтверждение о создании заявки. Валидация входных данных осуществлялась с использованием библиотеки Pydantic. Разработал продюсер, который отправлял событие о статусе заявки в очередь Kafka. Создан Consumer, который обрабатывал это событие и отправлял уведомление пользователю через FastAPI. Использован MongoDB для хранения шаблонов уведомлений и настроек предпочтений пользователей. Участвовал в разработке своей части микросервиса, который использует MongoDB для хранения агрегированных данных. API был реализован с помощью FastAPI. Для аналитики использовалась библиотека Pandas для обработки данных и генерации отчетов в формате JSON. Интеграция с Grafana для отображения дашбордов и визуализации данных. Разработали (вместе с 2 другими разработчиками) микросервис аутентификации с использованием FastAPI и JWT для безопасной аутентификации пользователей. Реализована система ролей и прав доступа, которая позволяла управлять доступом к различным частям платформы в зависимости от роли пользователя. Использован Redis для кэширования токенов и управления сессиями. Написаны автоматизированные тесты для проверки безопасности и правильности работы системы прав доступа.

• Реализовал интеграцию с сервисом уведомлений через Kafka, что позволило автоматизировать процесс уведомления пользователей о статусах их заявок, повышая скорость реакции на изменения и улучшая пользовательский опыт.
• Оптимизировал процесс обработки аналитических данных с использованием MongoDB и Grafana, что позволило значительно улучшить визуализацию данных для пользователей и ускорило формирование отчетов по заявкам, повышая оперативность принятия решений.
• Разработал систему логирования для микросервисов с использованием Kibana и Elasticsearch, что позволило улучшить мониторинг и диагностику ошибок. Это обеспечило централизованное хранение логов, ускорило время реагирования на инциденты на 40% и улучшило отслеживаемость работы системы.
• Оптимизировал работу с базой данных PostgreSQL, внедрив индексацию, что позволило сократить время выполнения операций по извлечению заявок на 20%.

python backend middle+ developer

О проекте: платформа для совместного планирования и бронирования путешествий. Создал эндпоинт /trips с использованием FastAPI, который принимает параметры фильтрации через запрос. Настроил запрос на ОРМ для формирования запросов к PostgreSQL. Добавил фильтры по дате, категории и числу участников. Реализовал пагинацию для ограничения количества данных на один запрос. Покрыл эндпоинт unit-тестами с использованием pytest, чтобы проверить корректность фильтров. Реализовал систему аутентификации и авторизации на основе JWT. Создал модели для управления ролями в PostgreSQL, добавив таблицу roles и связи с пользователями. Настроил middleware в FastAPI для проверки прав доступа перед выполнением запросов. Разработал декораторы для ограничения доступа к эндпоинтам на основе ролей. Например, только администраторы могли управлять мероприятиями. Настроил PostgreSQL с расширением PostGIS для работы с географическими данными. Обновил модель мероприятий, добавив поле для хранения координат (Point). Создал индексы для ускорения географических запросов (GIST). Разработал эндпоинт /events/nearby с параметрами координат центра и радиуса. Запросы использовали функцию PostGIS ST_DWithin, чтобы находить мероприятия в заданном радиусе. Использовал кэширование в Redis для популярных точек поиска (например, крупных городов). Тестирование: Провел нагрузочное тестирование с помощью Locust, чтобы убедиться, что поиск работает стабильно при 10 000 запросах в минуту. Оптимизировал сложные запросы, снизив их время выполнения с 1.5 секунд до 200 мс.

• Разработал и внедрил REST API для просмотра и фильтрации поездок на FastAPI, реализовав пагинацию, валидацию данных с помощью Pydantic и покрытие юнит-тестами, что обеспечило стабильную работу ключевого функционала платформы и снизило количество регрессионных багов.
• Спроектировал и реализовал систему уведомлений (email + push) с интеграцией внешних сервисов, обеспечив асинхронную и надёжную доставку статусов бронирований, что повысило оперативность информирования пользователей и улучшило UX платформы.
• Разработал и доработал административную панель на Django Admin, добавив уникальные фильтры, массовое редактирование данных и визуализацию статистики, что упростило управление мероприятиями и ускорило работу администраторов.
• Спроектировал и внедрил систему авторизации и контроля доступа: аутентификация через JWT, ролевая модель в PostgreSQL, кастомный middleware в FastAPI, что обеспечило надёжную защиту данных, безопасность API и гибкое разграничение прав доступа для разных ролей пользователей.
• Разработал чат-бота для планирования поездок на базе LLM GigaChat с использованием LangChain: спроектировал систему промптов и реализовал RAG-пайплайн по базе знаний из ~40 документов о направлениях и маршрутах, обеспечив пользователям релевантные и контекстно точные ответы.
• Настроил function calling для чат-бота: LLM извлекала параметры запроса пользователя и передавала их в функции для выборки данных из БД, что позволило возвращать точные результаты по поездкам прямо в диалоге. Обернул решение в REST API на FastAPI, внедрил батчинг и кэширование запросов для оптимизации нагрузки на LLM API, обеспечив стабильную работу бота при нагрузке до 100 пользователей и ~500 сообщений в день.
• Настроил CI/CD-пайплайн на GitLab CI с multi-stage Docker build (кэширование слоя зависимостей), что сократило время деплоя на 40%. Внедрил мониторинг производительности API (RPS) с помощью Prometheus + Grafana, что позволило быстрее обнаруживать и устранять баги в отдельных ручках (эндпоинтах).