Контактная информация

Соискатель указал телефон .

Получить контакты этого кандидата можно на странице https://www.work.ua/resumes/17752830/

Опыт работы

Python Middle Developer

с 11.2023 по наст. время (2 года 6 месяцев)
Yiale, Київ (IT)

Розробка асинхронних мікросервісів: Проєктував та розробляв високонавантажені асинхронні сервіси на FastAPI, забезпечуючи високу продуктивність внутрішніх API.

Архітектурне проєктування: Впроваджував принципи Clean Architecture. Для створення масштабованого та тестованого коду реалізував патерни Repository, Unit of Work та активно використовував Dependency Injection.

Робота з базами даних: Проєктував реляційні схеми в PostgreSQL. Оптимізовував складні запити, використовуючи асинхронний підхід з SQLAlchemy (asyncpg), та керував схемами даних через Alembic.

Оптимізація HighLoad: Налаштовував транзакційний пулінг з'єднань за допомогою PgBouncer для стабільної роботи бази під великим навантаженням.

Фонова обробка даних: Реалізував асинхронні черги завдань та Background Workers на базі Redis, що дозволило винести важкі операції з основного потоку. Для інтенсивних обчислень застосовував розпаралелювання процесів (Multiprocessing).

Інфраструктура та CI/CD: Контейнеризував застосунки за допомогою Docker та Docker Compose. Налаштовував production-середовища з Uvicorn. Оптимізовував збірки образів, використовуючи multi-stage builds та компіляцію через Nuitka.

Безпека: Розробив та впровадив захищені системи автентифікації та авторизації на основі JWT та OAuth2, використовуючи сучасне хешування Argon2.

Тестування та QA: Проводив навантажувальне тестування за допомогою Locust, що дозволило виявити та усунути "вузькі місця" в архітектурі API.



Досягнення:


Масштабованість: Завдяки впровадженню Clean Architecture та патерну Unit of Work, скоротив час на додавання нового функціоналу в мікросервіси, забезпечивши повну ізоляцію бізнес-логіки від зовнішніх залежностей.

Оптимізація: Оптимізував роботу з БД через PgBouncer та асинхронні запити, що дозволило системі стабільно витримувати пікові навантаження без деградації часу відповіді.

Ефективність збірок: Використання Nuitka та multi-stage Docker файлів дозволило зменшити розмір кінцевих образів та підвищити швидкість виконання коду в порівнянні зі стандартним інтерпретатором.


Стек : Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic, Docker, Docker-compose, PgBouncer, S3, Uvicorn

Python-програміст

с 11.2003 по наст. время (22 года 6 месяцев)
Yiale (IT)

Знания и навыки

• Відповідальність
• Python
• FastAPI
• PostgreSQL
• Redis
• SQLAlchemy
• Alembic
• Pydanti
• Git
• GitHub
• MySQL
• Gunicorn
• Pydantic
• Clean Architecture
• Repository Pattern
• Unit of Work
• Dependency Injection
• Docker
• Docker-compose
• PgBouncer
• JWT
• OAuth2
• Asyncio
• Multiprocessing
• Background Workers
• Locust
• PayPal REST API
• Знання принципів ООП

Знание языков

Английский — средний