Евгений З.

FULL-STACK РАЗРАБОТЧИК | СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ НА BACKEND

О СЕБЕ

Опытный full-stack разработчик со специализацией на backend-системах: высоконагруженные архитектуры, real-time коммуникации, системная интеграция и интеграция платёжных сервисов. Проектирую масштабируемые API, событийные пайплайны и кросс-платформенные приложения. Придерживаюсь принципов SOLID, KISS, DRY и фрактальной архитектуры — заимствую лучшие практики из различных архитектурных подходов, сохраняя обособленную модульность.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

Backend

  • PHP — Laravel, Symfony, Slim

  • JavaScript / TypeScript — Express.js, NestJS

  • Go — WebSockets, SSE, прокси-системы, Web API мосты для системного ПО

  • Rust — Dioxus (кросс-платформенные приложения)

  • Python — PyTorch (ML/AI пайплайны)

Frontend

  • React (основной)

  • Vue, Angular, Lit (Web Components)

Базы данных и хранилища

  • Реляционные: PostgreSQL, MySQL

  • NoSQL / BaaS: MongoDB, Supabase, Firebase

  • Ключ-значение: Redis

Брокеры сообщений и событийные системы

  • RabbitMQ

  • Apache Kafka

API-интеграции

  • Платёжные сервисы: PayPal, Stripe, LocalBitcoins, IBM

  • Сторонние REST API

Архитектура и принципы

  • SOLID, KISS, DRY

  • Фрактальная архитектура (модульная изоляция с лучшими практиками из разных подходов)

  • Проектирование RESTful API

  • Событийная архитектура (Event-Driven)

  • Микросервисы

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

КЛЮЧЕВЫЕ ПРОЕКТЫ

Система обработки и анализа телефонных вызовов

Спроектировал и реализовал пайплайн обработки телефонных звонков: расшифровка, анализ содержания и уведомление абонентов через настраиваемые каналы.

Стек: Python, PyTorch, брокеры сообщений, REST API

Результаты:

  • Автоматическая расшифровка звонков и анализ содержания

  • Доставка уведомлений по нескольким каналам в зависимости от предпочтений абонента

  • Сокращение ручной работы по обработке звонков

──────────────────────────────────────

Расшифровка и суммаризация законодательных заседаний

Создал систему транскрибации аудиозаписей заседаний по принятию законопроектов, анализа обсуждений, генерации резюме и рассылки уведомлений — на базе локальных LLM.

Стек: Python, PyTorch (локальные LLM), событийный пайплайн

Результаты:

  • Полная автоматизация: от аудио на входе до структурированного резюме на выходе

  • Развёртывание локальных LLM — без зависимости от внешних API, полная конфиденциальность данных

  • Автоматическая рассылка законодательных сводок заинтересованным сторонам

──────────────────────────────────────

RESTful API для ПО без веб-интерфейсов

Разработал веб-API слои для программного обеспечения, не имеющего собственных веб-интерфейсов, обеспечив интеграцию в централизованные дашборды и системы мониторинга.

Стек: Go, проектирование REST API

Результаты:

  • Интеграция ранее изолированных системных инструментов в единый дашборд

  • Унифицированный веб-интерфейс для приложений без нативной веб-поддержки

  • Сокращение времени интеграции новых системных компонентов

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

МОИ СИЛЬНЫЕ СТОРОНЫ

  • Глубокая backend-экспертиза на нескольких языках — выбор оптимального инструмента под задачу

  • Go для высоконагруженных компонентов (WebSockets, SSE, прокси-слои)

  • Rust для кросс-платформенных десктопных/мобильных приложений

  • Python + PyTorch для ML/AI-функциональности

  • Full-stack возможности с React как основным frontend-фреймворком

  • Интеграция платёжных API: PayPal, Stripe, LocalBitcoins, IBM и другие

  • Опыт проектирования событийных систем на RabbitMQ и Kafka

  • Фокус на чистой модульной архитектуре, которая масштабируется без накопления технического долга

https://github.com/Gwakko