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
