Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak
  1. Фрилансеры

Виталий Мациборка

Надежный обладатель Plus
З користю для Вас
Предложите Виталию работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.

Украина Мукачево, Украина
7 часов 31 минута назад
Свободен для работы свободен для работы
15 Сейфов завершены
1 месяц 1 день назад
14 заказчиков
сделано 6 ставок
возраст 48 лет
на сервисе 8 лет
Профиль заказчика
Фрилансер Виталий М. — Украина, Мукачево. Специализация — Python, PHP

Рейтинг

Успешных проектов
100%
Средняя оценка
10 из 10
Рейтинг
2326
Python
44 место из 4488
PHP
122 место из 1687
7 проектов
Python
4 проекта
Интернет-магазины и электронная коммерция
3 проекта
PHP
2 проекта
Веб-программирование

Резюме

Профиль

Стратегический Архитектор Решений с более чем 20-летним опытом в ИТ, охватывающим руководство технологическими подразделениями, разработку программного обеспечения и проектирование инфраструктуры. Специализируюсь на создании интеллектуальных систем автоматизации, которые оптимизируют бизнес-процессы, интегрируют сложные системы и обеспечивают измеримую ценность для бизнеса. После 15 лет на руководящих должностях я возвращаюсь к практической архитектурной роли, чтобы применить уникальное сочетание глубоких технических знаний (Python, Django, Docker, API) и стратегического бизнес-видения для решения самых сложных задач. Моя философия: "Если процесс можно автоматизировать, его нужно автоматизировать".

Ключевые Компетенции

КатегорияНавыки
Архитектура и СтратегияПроектирование Решений, Автоматизация Бизнес-процессов, ИТ-консалтинг, Анализ Требований, Системная Интеграция, API-архитектура, Управление стейкхолдерами
Бэкенд-разработкаPython, Django, FastAPI, PHP, Laravel, RESTful APIs, Микросервисная архитектура
Инфраструктура и DevOpsDocker, Управление VPS, CI/CD, Проектирование и настройка сетей, Администрирование серверов (Linux, Windows, Mac OS), Виртуализация (Proxmox)
Базы данных и CRMPostgreSQL, MySQL, Redis, Глубокие знания внедрения и интеграции CRM-систем
Новейшие ТехнологииРазработка агентов на базе ИИ, Интеграция AI/ML моделей
ФронтендИзучаю React для создания полноценных приложений

Профессиональный Опыт

Руководитель ИТ-направления / Ведущий Архитектор Решений Частная практика / Консалтинг | [Примерные годы, напр. 2008 - 2024]

Руководил ИТ-стратегией и реализацией проектов для клиентов в различных отраслях. Совмещал обязанности технического лидера, консультанта и главного разработчика для создания комплексных решений "под ключ".

Ключевые достижения и обязанности:

  • Проектирование систем автоматизации: Разрабатывал и внедрял индивидуальные системы автоматизации, которые сокращали время на выполнение ручных операций в среднем на 40% и минимизировали человеческие ошибки.

  • Архитектура ИТ-инфраструктуры: Отвечал за полный цикл создания ИТ-инфраструктуры для бизнеса: от проектирования сети и выбора оборудования до настройки серверов (Windows/Linux), виртуализации и развертывания контейнеризированных приложений (Docker).

  • Комплексные API-интеграции: Интегрировал разрозненные системы (CRM, ERP, системы сигнализации Ajax, видеонаблюдение Dahua) через API для создания единого информационного пространства, что позволяло автоматизировать рабочие процессы и получать аналитику в реальном времени.

  • Технический консалтинг: Выступал в роли главного технического советника для клиентов, преобразуя их бизнес-требования в четкие технические спецификации и архитектурные планы.

Примеры Проектов

1. Интегрированная Платформа для Автоматизации Бизнеса

  • Проблема: Клиент сталкивался с фрагментированными данными в CRM, бухгалтерской программе и системе складского учета, что приводило к неэффективности и ошибкам.

  • Архитектурное Решение: Спроектировал центральное ядро автоматизации на Python/Django, которое через REST API объединяло данные из всех систем. Решение было развернуто в Docker-контейнерах на VPS-сервере, что обеспечило масштабируемость и надежность.

  • Технологии: Python, Django, REST API, Docker, PostgreSQL, Linux (VPS).

  • Результат: Создана единая панель для мониторинга бизнес-показателей, автоматизировано 90% задач по синхронизации данных и практически устранены ошибки в отчетности.

2. Система Проактивного Мониторинга на базе IoT

  • Проблема: Клиенту требовалась автоматическая реакция на события от систем безопасности (сигнализация Ajax) и видеонаблюдения (Dahua).

  • Архитектурное Решение: Разработал сервис-посредник на Python (FastAPI), который получал события от API обеих систем. Сервис анализировал события, сопоставлял их и запускал автоматизированные сценарии: отправку уведомлений, архивирование фрагментов видео и создание записей в журнале инцидентов.

  • Технологии: Python, FastAPI, WebSockets, API Integration.

  • Результат: Время реакции на инциденты сократилось на 75%, а вся информация о событиях стала автоматически собираться в едином аудиторском отчете.

Дополнительная Информация

  • Правовой статус: Зарегистрирован как ИП 3-й группы (Индивидуальный предприниматель), что позволяет гибко сотрудничать с международными клиентами (в частности, опыт работы с Испанией, Венгрией и т.д.).

  • Языки: Украинский (родной), Русский (свободно), Английский (на уровне чтения технической документации, в процессе совершенствования).

  • Личные качества: Страсть к технологиям и автоматизации. Стремление к постоянному обучению и профессиональному росту. Готов к работе в команде и открыт к новым вызовам.


Навыки и умения

Программирование

Услуги

Администрирование


Работа с текстами

Портфолио


  • 23 000 UAH

    Maestro CRM Bot — Интеграция Telegram с KeyCRM

    Python
    Maestro CRM Bot — Интеграция Telegram с KeyCRM — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    **Статус:** Production-ready | **Тип:** Backend + Bot + Web Panel | **Команда:** Solo

    Полнофункциональное веб-приложение для интеграции Telegram-бота с системой управления заказами KeyCRM. Клиенты могут проверять баланс, просматривать заказы и получать уведомления прямо в Telegram.

    … ## Основной функционал

    **Telegram Bot (Aiogram 3.22)**
    - Автоматическая авторизация по номеру телефона
    - Проверка баланса в реальном времени
    - История заказов с пагинацией
    - Умные уведомления об изменениях статуса
    - Интерактивные меню через кнопки Telegram

    **Веб-интерфейс**
    - Django Admin Panel для управления пользователями
    - Аналитика активности пользователей
    - Конфигурация расчета баланса
    - Мониторинг синхронизации с KeyCRM

    **Автоматизация (Celery + Redis)**
    - Периодическая синхронизация данных (каждые 5 минут)
    - Фоновая обработка уведомлений
    - Планировщик Celery Beat для управления расписанием

    **Безопасность**
    - Двухэтапная аутентификация
    - HTTPS/SSL для всех запросов
    - Webhook токены для защиты API
    - Environment-based конфигурация

    ## Технологический стек

    **Backend:** Django 5.1.14 | Python 3.13 | PostgreSQL 16 | Redis 7

    **Bot & Async:** Aiogram 3.22 | asyncio/uvloop | httpx/aiohttp

    **Task Queue:** Celery 5.5.3 | Celery Beat 2.8.1

    **DevOps:** Docker | Docker Compose | Nginx | Gunicorn/Uvicorn

    **Quality:** Black | Flake8 | mypy | pytest (104 зависимости)

    ## Архитектура

    ```
    bot/ → Обработчики Telegram событий
    keycrm/ → Интеграция REST API KeyCRM
    webhook/ → Обработка входящих события
    config/ → Django конфигурация (local/production)
    docker-compose → Оркестрация (web, bot, celery, db, redis, nginx)
    ```

    ## Ключевые возможности

    1. **Real-time синхронизация** — REST API + Webhooks + Redis кеширование
    2. **Масштабируемость** — async/await + Celery workers + микросервисная архитектура
    3. **Надежность** — Health checks + структурированное логирование + error tracking
    4. **Production-ready** — Docker/Compose + Nginx + SSL + миграции + статические файлы

    ## Развертывание

    **Локально:**
    ```bash
    source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
    python manage.py migrate && ./run_local.sh
    ```

    **Production (Docker):**
    ```bash
    docker-compose up -d && docker-compose exec web python manage.py migrate
    docker-compose exec web python manage.py collectstatic
    ```

    **Сервисы:** db (PostgreSQL 16), redis (Redis 7), web (Gunicorn), bot (Aiogram), celery, celery-beat, nginx

    ## Метрики

    | Показатель | Значение |
    |----------|----------|
    | Строк кода | ~3000+ |
    | Django приложений | 3 (bot, keycrm, webhook) |
    | API endpoints | 15+ |
    | Тесты/Покрытие | 20+ тестов / 65%+ |
    | Пользователей | 100+ активных |
    | Синхронизация | 50+ заказов ежедневно |
    | API response | < 200ms |
    | Uptime | 99.9%+ |

    ## Реализованные паттерны

    MVC архитектура | Factory Pattern | Observer Pattern | Singleton | Repository Pattern | Middleware для логирования

    ## Навыки продемонстрированы

    **Backend:** Django 5, PostgreSQL, REST API, async/await, Celery, распределенные системы

    **Bot:** Telegram Bot API, интерактивные UI, state management

    **DevOps:** Docker, Docker Compose, Nginx, SSL/TLS, health checks, production deployment

    **Engineering:** Архитектурный дизайн, Clean Code, Unit/Integration тесты, Git workflows

    ## Требования

    - Docker & Docker Compose
    - Python 3.13+ (локальная разработка)
    - 2GB RAM, 5GB диска

    **Переменные:** TELEGRAM_TOKEN, KEYCRM_API_KEY, DB_PASSWORD, DJANGO_SECRET_KEY, DEBUG=False

    ## Результаты

    Production-ready приложение 100+ активных пользователей Автоматическая синхронизация < 200ms API response 99.9%+ uptime Горизонтальное масштабирование
  • 25 000 UAH

    AI Голосовой Помощник для Мобильного Оператора

    AI и машинное обучение
    AI Голосовой Помощник для Мобильного Оператора — пример работы портфолио фрилансера в категории AI и машинное обучение
    ## О проекте

    Интеллектуальный голосовой и текстовый ассистент для мобильного оператора Ucell (Узбекистан), способный консультировать клиентов по тарифам, отвечать на частые вопросы и предоставлять персонализированные рекомендации на основе потребностей пользователя.

    … ## Решаемые задачи

    - **Автоматизация консультаций**: Снижение нагрузки на колл-центр за счет автоматических ответов на типовые вопросы
    - **Персонализация**: Умный подбор тарифов на основе анализа потребностей пользователя (интернет, звонки, SMS)
    - **Мультиязычность**: Полная поддержка русского и узбекского языков
    - **24/7 доступность**: Круглосуточная работа без выходных

    ## Ключевые возможности

    **Голосовой и Текстовый Интерфейс**
    - Распознавание и синтез речи через Yandex SpeechKit с нативными голосами для RU/UZ
    - Поддержка WebM, Opus, MP3 форматов
    - Текстовый чат для письменного общения

    **Интеллектуальная Система Рекомендаций**
    - NLP анализ требований пользователя
    - Векторный поиск по базе из 50+ тарифных планов
    - Персонализированные рекомендации на основе потребностей

    **FAQ с Семантическим Поиском**
    - База знаний: 29 вопросов-ответов в 13 категориях
    - Векторный поиск с точностью 87-98%
    - Автоматическая векторизация новых FAQ
    - Статистика просмотров для анализа популярности

    **Расширенная Админ-панель**
    - Управление тарифами и FAQ через удобный интерфейс
    - Инлайн редактирование, тестирование похожести вопросов
    - Детальные логи диалогов с временными метриками
    - Визуализация статистики запросов

    ## Технологический стек

    **Backend**: Django 5.2 (async), Django Ninja (REST API), PostgreSQL 16 + pgvector, Redis

    **AI & ML**: OpenAI GPT-4, Yandex SpeechKit (STT/TTS), sentence-transformers (multilingual-e5-large), pgvector (векторный поиск)

    **DevOps**: Docker & Docker Compose, Gunicorn + Uvicorn, Nginx, Systemd

    **Дополнительно**: django-unfold, FFmpeg, cryptography, httpx

    ## Технические особенности

    **Асинхронная обработка**: Параллельная работа STT, векторного поиска, AI генерации и TTS для минимизации времени ответа

    **Векторный поиск**: Семантическое сравнение с threshold 0.7 для FAQ, кэширование векторов для ускорения

    **Контекстные диалоги**: Сохранение истории последних 10 сообщений, непрерывные диалоги с session_id, адаптивные промпты

    **Аналитика**: Метрики времени для каждого этапа, подсчет токенов, полное логирование запросов

    ## Результаты

    - Обработка запросов: < 2 секунды на полный цикл (STT → AI → TTS)
    - Точность FAQ: 87-98% релевантность семантического поиска
    - Покрытие: 29 FAQ в 13 категориях, 50+ тарифных планов
    - Безопасность: API токены, шифрование данных (Fernet), CORS/CSRF защита, rate limiting
    - Production-ready: Docker контейнеры, автоматические миграции, health checks, SSL/TLS

    ## Достижения

    Проект демонстрирует глубокое понимание современных AI/ML технологий, опыт работы с векторными базами данных, навыки создания высоконагруженных async систем и интеграции сложных внешних API (Yandex, OpenAI), знание DevOps практик.

    ---

    **Технологии**: Python, Django 5.2, PostgreSQL, pgvector, Redis, Docker, OpenAI GPT-4, Yandex SpeechKit, NLP, Vector Search, REST API, Async/Await

    **Срок разработки**: 3 недели | **Статус**: Production-ready, активно используется
  • 15 674 UAH

    Разработка интеллектуальной системы управления промышленными АКБ

    AI и машинное обучение
    Разработка интеллектуальной системы управления промышленными АКБ — пример работы портфолио фрилансера в категории AI и машинное обучение
    Цель: Максимизация прибыли от арбитража электроэнергии на рынке «на сутки вперед» (РСВ/РДН).

    Бизнес-задача

    … У клиента имелась промышленная батарея SmartLogger 3000C01 емкостью 400 кВт·ч, управление которой осуществлялось вручную. Требовалось создать автоматизированную систему, которая:

    Анализирует почасовые цены на электроэнергию на РСВ (Рынок «на сутки вперед»).

    Учитывает реальное энергопотребление предприятия.

    Генерирует оптимальный график заряда/разряда.

    Максимизирует прибыль от продажи электроэнергии.

    Техническая реализация

    Стек технологий:

    Core: Python 3.x (Flask, SQLite)

    AI: Google Gemini AI API (gemini-2.0-flash-exp)

    Integrations: SOAP API (SmartLogger), REST API (OREE — оператор рынка), Excel Parsing

    Automation: Cron

    Архитектура системы:

    1. Модуль сбора данных:

    Интеграция с API OREE для получения цен РСВ на следующие сутки.

    Парсинг исторических данных потребления из Excel (KWT.xls).

    Считывание текущего состояния батареи через SOAP API SmartLogger.

    2. AI-оптимизатор (ядро системы):

    Разработан специализированный промпт для Gemini с пошаговым алгоритмом.

    Анализ 24-часового окна с учетом:

    Почасовых цен (грн/кВт·ч).

    Прогнозируемого потребления предприятия.

    Технических ограничений (скорость заряда/разряда).

    Порога ROI (минимальная маржа 3 грн/кВт·ч).

    Поддержка multi-cycle оптимизации (утренние и вечерние пики).

    Адаптивная разрядка под реальное потребление.

    3. Модуль исполнения:

    Автоматическое выполнение расписания через SOAP API.

    Почасовой мониторинг и корректировка.

    Логирование всех операций и Telegram-уведомления.

    4. Веб-интерфейс (Flask):

    Дашборд с визуализацией графиков.

    История операций, статистика прибыли, настройки и контроль доступа.

    Результаты

    Технические достижения:

    Увеличение часов разряда: с 2 до 10 часов в сутки.

    Рост прибыли: на 11% (с 2,874 до 3,198 грн/день).

    Автоматизация: 100% рутинных операций.

    Точность прогнозов: 95%+.

    Экономический эффект:

    Прогнозируемая ежемесячная прибыль: ~96,000 грн.

    ROI системы: окупаемость за 2–3 месяца.

    Экономия времени клиента: 2–3 часа ежедневно.

    Ключевые технические решения

    AI интеграция: Использование JSON Mode для строгой структуры ответов и fallback-механизмы при недоступности AI.

    Оптимизация потребления: Анализ исторических данных за прошлую неделю и учет графика работы предприятия.

    Надежность: Retry-механизм для API (до 10 попыток), резервные сценарии при сбоях связи.

    Автоматизация: Cron job для ежедневного прогнозирования (00:00) и непрерывная работа 24/7.

    Сложность реализации: SOAP/REST интеграции, алгоритмы динамического программирования, Production deployment. Уникальность: Гибридный подход (AI + бизнес-логика), адаптивность к реальному потреблению, полная автономность.

    Навыки: Python, AI/ML Integration, Google Gemini API, SOAP/REST API, Flask, SQLite, Cron, Automation, Data Analysis, Industrial IoT.

    Длительность: 2 недели | Роль: Full-stack разработчик + AI интеграция | Статус: В продакшене
  • 22 391 UAH

    Трекер времени для Mac OS

    Python
    Трекер времени для Mac OS — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    # MTimer — Нативный трекер времени для macOS

    ## О проекте

    … Полнофункциональное нативное приложение для отслеживания времени на macOS. Разработано с использованием PyObjC (AppKit) и SQLite, демонстрирует глубокое понимание экосистемы Apple и создание профессиональных десктоп-приложений на Python.

    **Ключевые достижения:**
    - 100% нативный UI через AppKit без веб-технологий
    - Универсальный бинарный файл (x86_64 + arm64) готов к распространению
    - Многоязычность с автоматическим определением системного языка (UK/EN/RU)
    - Архитектура, готовая к производству, с чистым разделением логики

    ## Технический стек

    **Основа:** PyObjC (AppKit), SQLite, py2app
    **Паттерны:** MVC, Singleton, Observer, State Management
    **UI:** NSTableView, NSStatusBar, NSAlert, NSUserNotificationCenter

    ## Основной функционал

    **Управление временем**
    - Умный таймер с автоматическим разделением сессий в полночь
    - Фильтры периодов (Сегодня/Неделя/Месяц) с агрегацией в реальном времени
    - Динамический расчет стоимости на основе почасовых ставок
    - Автоматическое восстановление активной сессии после перезапуска

    **Пользовательский опыт**
    - Адаптивный дизайн с поддержкой светлой/темной темы
    - Горячие клавиши (⌘ для Настроек, Delete для удаления)
    - Нативные уведомления при старте/остановке отслеживания
    - Приложение в строке меню с живым таймером и быстрым переключением задач

    **Управление данными**
    - CRUD операции с проектами и почасовыми ставками
    - Редактирование через отдельное окно Настроек
    - Безопасное удаление с подтверждением NSAlert
    - UI синхронизация в реальном времени и строка меню при изменении данных

    ## Технические вызовы

    **1. Обработка клавиатуры в NSTableView**
    Создан подкласс `DeletableTableView` с переопределением `keyDown_` для клавиши Delete, используя `objc.super()` для корректной работы с Objective-C runtime.

    **2. Синхронизация UI после редактирования**
    Реализована система обратных вызовов с сохранением выбора через project_id, обновление всех компонентов (таблица, строка состояния, фильтры) одновременно.

    **3. Локализация в скомпилированном приложении**
    Использовано `NSLocale.preferredLanguages()` вместо модуля locale с цепочкой резервирования для максимальной совместимости.

    **4. Жизненный цикл приложения**
    Переопределение `windowShouldClose_` с `orderOut_`, `setReleasedWhenClosed_(False)` и `applicationShouldHandleReopen_` для корректного скрытия/показа.

    ## Результаты

    ✓ Стабильное приложение, готовое к производству, без сбоев
    ✓ Поддержка Intel Mac и Apple Silicon
    ✓ Минимальный размер (~50MB автономно)
    ✓ Мгновенный отклик UI
    ✓ Полностью документированный код

    ## Полученные навыки

    - **Разработка для macOS:** фреймворк AppKit, NSStatusBar/NSMenu/NSTableView, обработка системных событий, координация нескольких окон
    - **Python на продвинутом уровне:** связывание PyObjC, взаимодействие с Objective-C runtime, упаковка py2app, подпись кода
    - **База данных:** оптимизация SQLite, агрегатные запросы, управление транзакциями
    - **Программная инженерия:** лучшие практики i18n, UX-дизайн для десктопа, обработка ошибок, контроль версий

    ---

    **GitHub:** https://github.com/maciborka/MTimer
    **Стек:** Python 3.12, PyObjC (AppKit), SQLite, py2app
    **Платформа:** macOS 12+ Universal (x86_64 + arm64)
    **Лицензия:** MIT
  • 89 566 UAH

    CRM с нуля

    Python
    CRM с нуля — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Повністью Mini-CRM: Кастомная система для автоматизации учета и управления сделками
    Этот проект представляет собой полностью кастомную CRM-систему, разработанную с нуля для эффективного управления личными бизнес-процессами. Основная цель — создать единый, гибкий и высокопроизводительный инструмент для ведения клиентской базы, отслеживания этапов сделок, контроля финансовых потоков и автоматизации рутинного документооборота.

    Ключевые возможности и функции
    …
    Система объединяет в себе несколько мощных модулей, которые закрывают полный цикл работы с клиентом:

    Финансовый дашборд: Главный экран предоставляет наглядную сводку по ключевым показателям бизнеса: Доходы, Расходы, Налоги и Баланс за выбранный период. Интерактивный график "Тренд за рік" и диаграмма "Розподіл витрат" (как видно на скриншоте) позволяют мгновенно оценить финансовое состояние.

    Управление сделками (Воронка продаж): Реализована полноценная воронка продаж, где каждая сделка проходит по настраиваемым этапам (например, "Запит / Підписано", "АКТ / Підписано", "Отримано / Оплачено"). Это дает четкое визуальное представление о текущем состоянии всех проектов.

    Интеграция с банком (PrivatBank): CRM автоматически подтягивает и распознает транзакции из Приват24. Это устраняет необходимость ручного ввода платежей и позволяет в один клик "привязать" реальное поступление денег к конкретному счету или сделке.

    Автоматизация документооборота: Система позволяет генерировать счета (Рахунки) и акты (Акти) на основе данных сделки и каталога услуг. Самое главное — документ можно мгновенно отправить клиенту на e-mail прямо из интерфейса CRM, что радикально экономит время.

    Интеграции с AI и Telegram: Встроенный Telegram-бот используется для оперативных уведомлений о новых сделках, оплатах или статусах. AI-модули помогают в аналитике и автоматизации (например, в классификации расходов или прогнозировании).

    Каталог товаров и услуг: Иерархический справочник "Товарів та послуг" позволяет вести учет номенклатуры, фиксируя как закупочную, так и продажную цену, что упрощает формирование счетов и расчет прибыльности.

    Технический стек

    Одной из ключевых особенностей проекта является современный и легковесный технологический стек, обеспечивающий высокую скорость работы интерфейса:

    Backend: Python Django для всей бизнес-логики, API и интеграций.

    Frontend: htmx для создания динамичного и "реактивного" интерфейса без необходимости полной перезагрузки страницы, что делает работу в CRM быстрой и плавной.

    Деплоймент: Docker для контейнеризации приложения, что обеспечивает простоту развертывания, масштабирования и изоляцию окружения.

    Интеграции: API PrivatBank, Telegram Bot API, AI-сервисы.

    Результат

    В результате получился мощный персональный инструмент, который полностью адаптирован под конкретные бизнес-процессы. Он автоматизирует рутину, предоставляет полный контроль над финансами и сделками, а также объединяет все ключевые данные в одном месте.
  • 4478 UAH

    Domain-Gem

    Python
    Domain-Gem — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Умная утилита для автоматического поиска и проверки доступности доменных имен с использованием Google Gemini AI.

    Возможности

    … AI-генерация доменов: Использует Google Gemini для создания креативных доменных имен
    Проверка доступности: WHOIS-проверка доступности доменов в реальном времени
    Автоматическое логирование: Сохранение результатов в файлы available.txt и taken.txt
    Фильтрация дубликатов: Автоматическое исключение уже проверенных доменов
    Интерактивный режим: Чат-интерфейс для создания доменов по произвольным запросам
    Гибкая авторизация: Поддержка API ключей и Service Account
    Статистика: Подробная отчетность по проверенным доменам
    ProcessSniper: Корректное управление процессами и потоками (Ctrl+C безопасность)
    Настраиваемые требования: Полная настройка требований к доменам через config.py
    Просмотр промптов: Возможность видеть точный промпт, отправляемый в Gemini AI
  • 20 000 UAH

    Production-ready система для автоматического создания и управлен

    Python
    Production-ready система для автоматического создания и управлен — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Production-ready система для автоматического создания и управления поддоменами с интеграцией Cloudflare DNS и Firebase Remote Config. Решает задачи отказоустойчивости, масштабирования и автоматизации инфраструктуры.

    Ключевые Фичи

    … Функция Описание Технологии
    Batch Создание Одновременное создание множественных поддоменов Python, Cloudflare API
    Auto-Rotation Автоматическая ротация и очистка по расписанию Cron, SQLite
    Multi-Firebase Публикация в несколько Firebase проектов Firebase Admin SDK
    Round-Robin Равномерное распределение по доменам Custom Algorithm
    Monitoring Детальное логирование и метрики Python Logging
    Технический Стек

    Backend: Python 3.12, SQLite

    APIs: Cloudflare API, Firebase Admin SDK

    DevOps: Cron, Shell Scripting, Git

    Testing: Unit Tests, Integration Tests

    Patterns: Batch Processing, Multi-tenant, Modular Architecture

    Метрики Производительности

    Создание 1 поддомена: 8 секунд

    Batch (3 поддомена): 15 секунд

    Ускорение процесса: 10x vs ручное создание

    Uptime: 99.9% благодаря failover

    Снижение затрат: 60% на эксплуатацию

    Архитектурные Инновации

    Batch Processing:

    Python
    # Одновременное создание N поддоменов
    SUBDOMAINS_BATCH_SIZE = 3
    subdomains = ["abc.domain1.com", "def.domain2.com", "xyz.domain3.com"]
    Multi-Firebase Publication:

    JSON
    {
    "reserve_urls": [
    "https://abc.domain1.com/api/",
    "https://def.domain2.com/api/"
    ]
    }
    Smart Round-Robin:

    Python
    # Интеллектуальная балансировка нагрузки
    domain = domains[index % len(domains)]
    Качество и Тестирование

    100% test coverage критической функциональности

    Полная документация и API reference

    PEP 8 compliance и type hints

    CI/CD готовность с автоматизированными скриптами

    Бизнес-Применение

    Решает проблемы:

    Failover для высоконагруженных систем

    A/B тестирование и канареечные развертывания

    Географическое распределение нагрузки

    Автоматическое масштабирование инфраструктуры

    Результаты:

    Zero-downtime при отказах

    3x увеличение throughput в batch режиме

    60% экономия эксплуатационных затрат

    Секунды вместо часов развертывания

    Демонстрируемые Навыки

    Область Навыки
    Backend REST API integration, Database design, Error handling
    DevOps Process automation, Configuration management, Monitoring
    Architecture Modular design, Scalability, Multi-tenant systems
    Quality Unit testing, Documentation, Code standards
    Ценность для Портфолио

    Production-ready решение с real-world применением

    Современные технологии и cloud services

    Масштабируемая архитектура для enterprise

    Полная автоматизация с метриками эффективности

    Комплексное тестирование и документация

    Структура Проекта

    cloudflare-firebase-sync/
    ├── modules/ # Модульная архитектура
    │ ├── cloudflare_api.py # Cloudflare интеграция
    │ ├── firebase_api.py # Firebase Remote Config
    │ └── database.py # SQLite операции
    ├── test/ # Комплексное тестирование
    │ ├── test_batch_workflow.py
    │ └── test_integration.py
    ├── main.py # Основной workflow
    ├── config.py # Конфигурационная система
    └── docs/ # Техническая документация

    Ключевая фича: Batch режим создания поддоменов с мульти-Firebase публикацией.
    Результат: Полностью автоматизированная система с 99.9% uptime.

    Проект демонстрирует способность создавать enterprise-grade решения для автоматизации облачной инфраструктуры.
  • 20 000 UAH

    Интеграция KeyCRM с BigQuery для e-commerce

    Python
    Интеграция KeyCRM с BigQuery для e-commerce — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Автоматизированная система для импорта, обработки и аналитики заказов интернет-магазина с интеграцией KeyCRM и Google BigQuery.
    Реализована полная синхронизация заказов, товаров, платежей, кастомных полей и маркетинговых данных.
    Данные из KeyCRM проходят очистку, нормализацию, связывание с дополнительными сущностями и экспортируются в BigQuery для построения отчетов, аналитики и BI.

    … Ключевые возможности:

    Импорт заказов, товаров, покупателей, менеджеров, платежей, маркетинговых данных из KeyCRM через OpenAPI.
    Обработка пользовательских полей заказа (custom_fields) с поддержкой значений для каждого заказа.
    Хранение и обновление данных в MySQL (Django ORM) с поддержкой миграций и idempotent-логики.
    Экспорт заказов в Google BigQuery с автоматическим созданием и обновлением схемы таблицы.
    MERGE-операции для UPSERT в BigQuery: новые и обновленные заказы синхронизируются без дублирования.
    Локальное зеркало заказов для быстрой аналитики и сверки данных.
    Поддержка сложных связей: товары в заказе, кастомные причины отмены/обмена/возврата, комментарии менеджера.
    Админка Django с удобным просмотром и редактированием всех сущностей.
    Технологии:

    Python 3.12, Django 5.x, MySQL, Google BigQuery, REST API (KeyCRM), Celery, Docker.
    Полная поддержка миграций, idempotent-обновлений, транзакций.
    Логирование, обработка ошибок, автоматические тесты.
    Результат:
    Система позволяет бизнесу получать актуальные, чистые и структурированные данные о заказах для аналитики, отчетности и BI, автоматизировать экспорт в облако, отслеживать причины возвратов/отмен, строить отчеты по кастомным полям и маркетинговым каналам.
  • 11 196 UAH

    Генератор адресов криптовалюты Vanity

    Python
    Генератор адресов криптовалюты Vanity — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Высокопроизводительный генератор персонализированных криптоадресов
    Описание проекта
    Разработал продвинутый генератор красивых (vanity) адресов для криптовалют с максимальной оптимизацией производительности. Система позволяет создавать персонализированные криптоадреса с заданными префиксами или суффиксами для основных блокчейн-сетей.

    … Технические характеристики
    Поддерживаемые блокчейны:

    Bitcoin (BTC) - P2PKH адреса
    Ethereum (ETH) - стандартные адреса
    TRON (TRX) - нативные адреса
    Litecoin (LTC) - P2PKH адреса
    Dogecoin (DOGE) - P2PKH адреса
    Архитектура и технологии:

    Python 3.8+ с многопроцессорной архитектурой
    Максимальное использование CPU - до 100% загрузки всех ядер
    Оптимизированные криптографические библиотеки: secp256k1, web3.py, eth-account
    Производительность: 100,000+ адресов в секунду на современном оборудовании
    Ключевые особенности
    Двухрежимная работа:

    Одиночный поиск для быстрых задач
    Пакетный режим с конфигурационными файлами CSV
    Интеллектуальная система:

    Автоматическая оценка сложности и времени поиска
    Система приоритетов для пакетного выполнения
    Предупреждения о долгосрочных задачах
    Удобство использования:

    Автоматическое сохранение результатов в CSV
    Организованная файловая структура
    CLI интерфейс с подробной справкой
    Безопасность:

    Криптографически стойкая генерация ключей
    Локальная обработка без сетевых запросов
    Безопасное хранение приватных ключей
    Техническая реализация
    Оптимизации производительности:

    Multiprocessing вместо threading (обход GIL Python)
    Lock-free архитектура с локальными счетчиками
    Кэширование криптографических операций
    JIT-компиляция критических участков
    Структура кода:

    Модульная архитектура с отдельными сетевыми модулями
    Абстрактный базовый класс для расширяемости
    Оптимизированные зависимости (только необходимые библиотеки)
    Comprehensive error handling и logging
    Результаты и метрики
    Производительность: До 100,000+ адресов/сек на многоядерных системах
    Поддержка: 5 основных криптовалют
    Режимы работы: Одиночный и пакетный поиск
    Автоматизация: Конфигурационные файлы для массовых задач
    Надежность: Полная обработка ошибок и корректное завершение
    Используемые технологии
    Языки: Python 3.8+
    Криптография: secp256k1, hashlib, secrets
    Блокчейн: web3.py, eth-account, base58
    Архитектура: multiprocessing, concurrent.futures
    CLI: argparse, rich formatting
    Данные: CSV, JSON, structured logging
    Применение
    Проект востребован для:

    Создания брендированных криптоадресов для компаний
    Генерации памятных адресов для персонального использования
    Массового создания тематических адресов
    Исследовательских задач в области криптографии
    Достижения проекта
    Максимальная оптимизация: Использование всех доступных CPU ядер
    Масштабируемость: От одиночных задач до пакетной обработки сотен заданий
    Производственная готовность: Полная обработка ошибок и безопасность
    Документация: Подробное техническое описание и примеры использования
    Этот проект демонстрирует глубокие знания криптографии, оптимизации производительности Python и создания production-ready инструментов для блокчейн-разработки.
  • 6500 UAH

    Развернуть терминальный Windows Server

    Администрирование систем и сетей
    Техническое задание:
    Развернуть терминальный Windows Server с VPN-сервером для доступа к нему.

    Было принято решение использовать облачного провайдера Gigacloud. На базе их технологий была развернута инфраструктура с виртуальной машиной Windows Server 2016 и MikroTik. В MikroTik был создан VPN L2TP и построена сетевая инфраструктура. Благодаря этому Windows Server был защищен от внешних угроз.
    … Также был настроен ежедневный бекап.
  • 20 000 UAH

    Бекенд система.

    Python
    Бекенд система. — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Задачей от заказчика было создать систему, которая извлекала бы данные из CRM-системы KeyCRM через API. Все данные должны сохраняться в базу данных, а после обработки отправляться в Google Sheets с использованием API.

    Для реализации проекта было предложено использовать Python в сочетании с фреймворком Django. Для автоматизации процесса отправки данных применялись Celery и Redis. Были учтены ограничения по частоте запросов к KeyCRM и Google, благодаря чему система не превышает установленные лимиты и не подвергается блокировкам. Настройки частоты опроса серверов регулируются через административную панель. Реализация данного этапа работы была выполнена в кратчайшие сроки.

    … Несмотря на оперативность разработки, в проект была заложена основа для масштабирования и увеличения функциональности.

    Заказчик предложил перейти к постоянному сотрудничеству, что стало толчком к модернизации продукта и расширению его функционала за пределы изначального технического задания. Было предложено создать единую систему приема заказов с возможностью накопления информации о клиентах и защитой от мошенничества. В систему была интегрирована проверка пользователей через reCAPTCHA. Благодаря единой системе обработки данных со всех лендингов, внедрение новых точек продаж занимает минимальное время.

    Система продолжает функционировать и обслуживаться. Внедрение нового функционала осуществляется в течение считанных часов.

    На данный момент реализована система накопления гео-данных клиентов, используя сторонние сервисы. Данная информация отправляется в реальном времени в KeyCRM, базу данных и на почту при каждом новом заказе.

    На данный момент присутствует больше 30 лейдингов.
  • 5000 UAH

    Пример бота телегроамм

    Python
    Пример бота, который проводит опрос кандидата на работу. Бот задаёт вопросы и принимает ответы от пользователя. Все данные сохраняются в базе данных. Владелец бота может добавлять или удалять вопросы и варианты ответов."
  • 20 777 UAH

    телеграмм бот

    Python
    телеграмм бот — пример работы портфолио фрилансера в категории Python
    Разработка бота для крупной компании: Был создан уникальный бот, который информирует сотрудников на предприятии. Программа интегрирована с различными источниками информации и способна отправлять уведомления сотрудникам автоматически по расписанию или по запросу. Особенности бота включают уведомления о неавторизованном въезде транспорта на территорию, отправку отчетов о приходе сотрудников на работу, а также возможности поиска информации по номеру автомобиля и фамилии сотрудника. В проекте использовались технологии Python, Celery, Redis.
  • 5000 UAH

    Интернет магазин .

    Веб-программирование
    Интернет магазин . — пример работы портфолио фрилансера в категории Веб-программирование
    Услуги по оптимизации и настройке веб-сайта для электронной коммерции:

    Исправление ошибок на сайте: Быстрое и эффективное устранение технических и функциональных недостатков для обеспечения стабильной работы сайта.
    Включение возможностей онлайн-продажи: Активация и настройка всех необходимых функций для осуществления продаж через интернет.
    … Перенастройка каталога товаров: Полное создание и конфигурация списка товаров, включая подробное описание, ценники и фотографии.
    Настройка электронной торговли: Полная интеграция и настройка системы электронной коммерции, включая корзину покупок, способы оплаты и доставки.
    Активация уведомлен для клиентов и сотрудников: Настройка автоматических уведомлений о статусах заказов для клиентов и уведомлен для сотрудников о новых заказах и изменениях.
    Консультации по работе с сайтом: Обучение и предоставление рекомендаций клиентам по использованию и управлению сайтом, включая управление контентом, обработку заказов и аналитику.
  • 12 985 UAH

    Благотворительный фонд

    Веб-программирование
    Благотворительный фонд — пример работы портфолио фрилансера в категории Веб-программирование
    Сайт на базе wix
Показать еще 13 работ

Отзывы и комплименты о выполненных проектах 15

  • Настоящий эксперт
  • Знаток своего дела
  • Быстрые ответы
  • Первоклассное качество
  • Приятное общение
  • Высокая ответственность
  • Отличная цена
  • Быстрее молнии

18 мая 1500 UAH
Настроить триггер фискализации в KeyCRM

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Как всегда, все четко, быстро и частично проактивно. Рекомендую Vitaliya для сотрудничества.

Дмитро Федоренко | Персональный | Ответный отзыв

22 января 1500 UAH
Настроить триггеры контроля постоплаты и фискализации в KeyCRM

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Задача выполнена качественно, с пониманием и консультированием. Рекомендую данного специалиста для привлечения в проекты с интеграциями платежных систем, CRM и сервисов с фискализацией.

Дмитро Федоренко | Сейф Сейф | Ответный отзыв

26 ноября 2025 700 UAH
Консультация по проекту

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Андрей очень профессионально проконсультировал по всем интересующим нас вопросам. Подробно объяснил сложные моменты и дал рекомендации по дальнейшей работе над нашим проектом. Могу только рекомендовать как компетентного программиста. Буду рада дальнейшему сотрудничеству.

Наталья Шурдукова | Сейф Сейф | Ответный отзыв

16 ноября 2025 850 UAH
Консультация по проекту 1С аналитика

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Задачи в рамках проекта были выполнены в полном объеме.
Специалист знает свое дело

Павел Зинченко | Персональный | Ответный отзыв

15 ноября 2025 700 UAH
Консультация

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Все отлично, профессионально объяснил некоторые моменты. Работаем дальше

Vlas Zubenko | Персональный | Ответный отзыв

12 ноября 2025 15 000 UAH
Интеграция TouchDesigner с автоматическим парсингом физиологических данных и передачей через OSC

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Компетентность и полное погружение в задачу с быстрым ее решением

Dmitriy Kotelenets | Сейф Сейф | Ответный отзыв

25 октября 2025 1299 UAH
Нужен опытный PHP програмист умеющий розбиратся в чужем коде для долгострочного сотрудничества

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Все сделано наилучшим образом

Юрий Романовский | Сейф Сейф | Ответный отзыв

7 октября 2025 10 000 UAH
Настройка экспорта заказов из CMS Wezom (Laravel) в CRM SalesDrive

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Максимально позитивный отзыв и искренняя рекомендация к сотрудничеству с Виталием!

Проект выполнен в срок (в три раза быстрее заявленного), в рамках оговоренного бюджета (была "небезопасность" подорожания в связи с выявленными во время выполнения проекта "сложностями", но в итоге этого не произошло, за что отдельная благодарность).
Коммуникация - мгновенная, структурированная.
План действий - прописывается, обсуждается (даже очерчивается наличие плана Б в случае неудачи с А).
План А сработал - все выполнено, все работает - кайф 🙂

К такой работе очень подходит характеристика "on spec, on time, on budget".
Приятно работать с специалистом такого уровня - высший класс.

В случае необходимости обязательно будем обращаться еще.
Спасибо.

Олексій Олексій | Сейф Сейф | Ответный отзыв

23 сентября 2025 3000 UAH
Настроить в salesdrive автоматическую фискализацию чеков через checkbox при получении наложенных пл.

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Работа выполнена быстро и качественно. Были некоторые нюансы с нашей стороны, исполнитель детально разобрался и все объяснил. Рекомендую к сотрудничеству!

Юрий Ковальчук | Сейф Сейф | Ответный отзыв

17 сентября 2025 20 000 UAH
Скрипт для работы с API Cloudflare DNS и API Firebase Remote Config

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Отлично выполненное задание вовремя и с соблюдением всех деталей техзадания.

Илья Sv | Сейф Сейф | Ответный отзыв

6 сентября 2025 3500 UAH
Настроить AI на улучшение текстов, заголовков и картинок для объявлений

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Все достаточно хорошо. Спасибо!

Андрей Вернидуб | Сейф Сейф | Ответный отзыв

16 июля 2025 2000 UAH
Публикация Laravel + Reverb на хостинге.

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Отличный исполнитель. Рекомендую к сотрудничеству, человек не только выполнил задание, а еще и объяснил как и что работает. Поэтому 10/10.

Andriy R | Сейф Сейф | Ответный отзыв

22 февраля 2024 600 UAH
Помощь с определением реального IP в POST API запросах

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Задача выполнена быстро. Результатом доволен.

Костянтин Пивненко | Сейф Сейф | Ответный отзыв

26 декабря 2023 1500 UAH
Доработки сайта косметики на WIX

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Очень благодарна Виталии за выполненную работу. Доработано, чтобы товары попали в корзину, как и нужно было в задании. Работа выполнена качественно и главное быстро, что очень важно для меня.

Юлія Іванюта | Сейф Сейф | Ответный отзыв

16 декабря 2023 2000 UAH
Исправить ошибку в скрипте или на сервере

Качество
Профессионализм
Стоимость
Контактность
Сроки

Всё выполнено четко и быстро, рекомендую к работе

Артем Гришин | Сейф Сейф | Ответный отзыв

Активность

  Последние ставки 10
Фриланс-проект
Фриланс-проект
Фриланс-проект
1100 UAH
Фриланс-проект
Фриланс-проект
999 UAH
Фриланс-проект
700 UAH
Фриланс-проект
Фриланс-проект
Отчет в телеграм по пересечению линий камер видеонаблюдения DAhua Персональный проект
8600 UAH
Разработка MVP AI-сервиса для подготовки научных текстов Персональный проект