Преподаю на онлайн-курсах Python разработку с нуля до джуна, приближенного к мидлу. Максимально простыми словами и аналогиями из жизни объясняю сложные вещи, показываю простые и понятные примеры. Учу правильно гуглить вопросы/проблемы, обходиться без человека "сверху", который все элементарные проблемы может разжевать (чтобы в будущем джуны не дергали своих менторов на работе по любому вопросу, который легко гуглится 3 словами). Темы: Python core, Django/DRF, SQL (queries, table schemas), Redis, Asyncio, aiohttp, Flask, Docker.

Разработка робота макса на главной на госуслугах. Реальная разработка нового функционала, а не поддержка. Довольно интересный проект. Микросервисная архитектура. Задачки: * Интеграция с различными сервисами (API). * Работа с большими данными за день, месяц, полгода, год. Оптимизация по использованию оперативной памяти программ для агрегации по этим данным для ML. * Реализация сервиса исправления опечаток в словах/фразах, введенных в Робот Макс. * Закрытие техдолга, улучшения. Обновления продукта, к которому я приложил руку: * Интеграция со Сбер Салют. * Разработка рекомендаций услуг/заявлений/черновиков для пользователя в приветствии и по соответствующему запросу. * Реализация оформления заявления в 1 клик (когда не нужно открывать никакие заявления, а просто в максе нажать кнопочку с оформлением заявления и тут же оно оформляется без каких-либо переходов). Например, выписка ИЛС. * Интеграция с сервисом нетривиального поведения — реакция на благодарность, приветствие и ругань. * Исправление опечаток слов или фраз при вводе запроса в Максе. * Прочие внутренние улучшения, незаметные для конечного пользователя. Используемые технологии: asyncio. fastapi, aiohttp, Redis, pandas, numpy.

Пришел изначально туда как обычный разработчик, за пару месяцев стал тимлидом. Общался напрямую с CTO. Выработал в компании адекватный процесс разработки: Flow задач, Git Flow, написание документации, CI/CD. Набирал команду разработчиков и девопсов (одного) под моим началом. Обучал джуниор разработчиков (из тех, которые были до меня) стеку и best practice в целом. Ставил разработчикам и девопсу задачи, контролировал их выполнение. Разработка парсеров для определенных больших сайтов. Самое сложное и интересное - продумывание и реализация способов обходов блокировок по количеству запросов с одного IP, по количеству запросов с одного аккаунта, по ограничению количества новых IP на каждый аккаунт и прочее. Стек: asyncio, aiohttp, gino, PostgreSQL, MongoDB.

Принимал участие в поддержке корпоративной системы. Ничего особенного и интересного здесь не описать, потому что вся работа заключалась в исправлении багов и "разработке" в виде добавления if-else условий. Был инициатором перехода на асинхронщину, поскольку весь код был написан синхронно и использовались процессы для I/O операций. Используемые технологии: asyncio, aiohttp, sqlalchemy.

Python 3.8, asyncio, aiohttp, GraphQL, Gino, alembic, NSQ, pytest. Участие в разработке нескольких проектов, создал несколько микросервисов: * Наблюдатели за транзакциями в блокчейнах — поиск транзакций, связанных с кошельками проектов, и отправка этих транзакций в очередь сообщений. * Transaction-менеджер — сервис, который принимает сообщения от наблюдателей за транзакциями, считает балансы кошельков в блокчейнах, определяет тип транзакции, к какому пользователю внутри системы та или иная транзакция относится, создает реальные транзакции в блокчейне, и отправляет сообщение в очередь о статусах транзакций. * Сервис уведомлений: отправка СМС, пушей и почты. Сервис сам менеджит у какого пользователя в приоритетах какой способ доставки уведомлений стоит, а если не получилось отправить приоритетным способом, то пытается отправить запасными вариантами (не получилось отправить пуш, попытка отправить СМС или почтой). В дополнение к этому сервису была написана библиотека, которая унифицирует работу с несколькими почтовыми сервисами для отправки почты, СМС и пушей, и определяет через какой сервис лучше и дешевле всего отправить уведомление (например, СМС для US - twilio, а для стран СНГ - smsc, определение какой провайдер лучше - по номеру телефона). * Сервис нарезки картинок — нарезает и сжимает картинки на размеры поменьше для превьюшек на главной и странице с квартирами. Разработка библиотек. Одна из библиотек в open-source — NSQ клиент (https://github.com/list-family/ansq). Еще библиотек 5 — внутренние, которые может быть когда-нибудь откроют всему миру =) Из интересного еще: - Нашел немного багов, ошибок, недочетов в EOS Hyperion State History, по моим репортам были многие баги исправлены. - Делал различные скрипты для мониторинга/алертов (prometheus, Telegram, Discord). - Планировал архитектуры проектов, микросервисов, процессов. - Проводил код-ревью. - Выстраивал процессы разработки, CI/CD, люблю на полставке подработать девопсом с: - Наставничество менее опытных коллег.

Python 3.6, django, RabbitMQ, GINO, pytest, docker, docker-compose, Postgres, Redis. Работа в команде. Agile, Git Flow. Поддержка и доработка системы решения о выдаче кредита (РГСБ, БИБ, Зенит). Покрытие тестами, документация. Проведение код ревью. Докеризировал несколько сервисов, подключил к SSO с доработкой по требованиям авторизации.

Используемые технологии: Python 3.6, 3,7 (Flask, beautifulsoup, Redis Queue, sanic, aiohttp, websocket; немного работал с asyncio), MariaDB/MySQL, PostgreSQL, Redis, Nginx, Supervisor, UWSGI. Docker, docker-compose, GitLab CI/CD. ---- Разработка ботов для Telegram, Discord, VK. Работа с API Facebook, Twitter, VK, Telegram, парсинг сайтов. --- Самый крупный и интересный проект: Разработка сервиса (API) для риелторских компаний. Парсинг данных с нескольких сайтов в рамках одного из 4000 районов. Для каждого района свои сайты. Генерация pdf отчёта из готовых данных. В отчёте есть детализация по участку: информация о собственниках за все время, налоги за последние 10 лет, скетч здания, дополнительные постройки на участке, полный пакет документов по этому дому. Вся информация в открытых источниках.

Программист-стажер в департаменте разработки CRM. Разрабатывал сервис для анализа расширения компании в регионы. Парсинг резюме и вакансий, построение графиков статистики. Написание фронтенда на Angular. Администрирование сервера. Используемые технологии: Python 3.6 (Flask), MariaDB/MySQL, Nginx, Supervisor. Angular 6, 7.

Информационные технологии, Программирование в компьютерных системах