Коуч Приложение — ИИ-платформа для персонального фитнес-сопровождения

Стек:
Python, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis, Celery, WebSockets, Docker, LangChain, LangGraph, Qdrant, JWT, REST API

Описание проекта:
Разработка AI-платформы для персонального сопровождения пользователей. Система сочетает классический backend для хранения профилей, тренировок, прогресса и планов с AI-модулем, который анализирует данные пользователя и формирует персонализированные рекомендации.
Платформа была спроектирована как масштабируемый продукт с микросервисной архитектурой, где отдельные сервисы отвечают за авторизацию, фитнес-логику, AI-взаимодействие и real-time коммуникацию. Основная задача — дать пользователю не просто трекер активности, а полноценного AI-коуча, который помнит историю, учитывает цели, физические параметры и динамику прогресса.

Что реализовано:

система регистрации, авторизации и профилей пользователей
сохранение антропометрических данных, целей и параметров пользователя
модуль тренировок, упражнений, планов и истории активности
AI-чат для взаимодействия с персональным фитнес-коучем
сохранение памяти диалога и истории рекомендаций
генерация персонализированных рекомендаций по тренировкам и нагрузке
система асинхронных задач через Celery
JWT-авторизация и API для клиентских приложений
контейнеризация всех сервисов через Docker

Моя ответственность:

проектирование архитектуры всей системы
разработка backend-части и API
построение микросервисной структуры
реализация логики AI-коуча
интеграция LangChain / LangGraph / Qdrant
реализация WebSocket-коммуникации для чата
проектирование PostgreSQL-схем и связей между сущностями
подключение Redis и Celery для фоновой обработки
Docker-based развертывание и подготовка инфраструктуры для масштабирования