Python разработчик с опытом создания коммерческих автоматизированных систем

С 2023 года занимаюсь разработкой проектов под реальные задачи бизнеса: от простых ботов до сложных распределённых систем с API, базами данных и мультипоточностью
Основной опыт в проектировании и реализации систем, минимизирующих ручной труд и работающих полностью в автоматическом режиме
СвязатьсяРеализованные системы

Мой подход

01.

Глубокий анализ, а не поверхностное решение

Прежде чем писать код, я нахожу корень задачи. Я задаю вопросы «почему? как? для чего?» до тех пор, пока не пойму истинную суть проблемы, которую нужно решить. Это позволяет создавать системы, которые качественно решают поставленные задачи
02.

Декомпозиция и структурное мышление

Любую сложную задачу я разбиваю на простые, логически связанные этапы. Я вижу проект как конструктор: проектирую отдельные модули с чёткими интерфейсами, что в итоге даёт гибкую, понятную и легко поддерживаемую систему
03.

Полный цикл проектирования

Я продумываю решение целиком — от архитектуры и выбора технологий до обработки крайних случаев и удобства поддержки. Для меня важна не только работоспособность системы в данный момент, но и её устойчивость, масштабируемость и безопасность в будущем
04.

Эффективность в условиях неопределённости

Мне комфортно работать там, где требования размыты, а данных недостаточно. Я умею находить оптимальные решения, действуя методом итераций: строю рабочую версию, тестирую гипотезы и быстро адаптирую систему под реальные условия. Так же в принятии решений помогает насмотренность
05.

Использование нейросетей в задачах

Я активно использую нейросети (ChatGPT, Copilot, Deepseek, Gemini) для написания кода, что позволяет мне:
- Сосредоточиться на главном — на проектировании системы и общей логике, а не на синтаксисе
- Минимизировать рутинные ошибки и ускорить разработку
- Стандартизировать код и быстрее осваивать новые технологии
Итог — я трачу меньше времени на написание кода и больше — на создание архитектуры и решение сложных инженерных задач. Это вовсе не означает, что я не понимаю, что за код пишет нейросеть, какой в нем функционал. Для того, чтобы добиться нужного решения, нужно все равно понимать структуру и работу кода, я понимаю

Реализованные системы

  • Изображение
    01 / 05
    Автоматизированная система создания коротких видео для Youtube Shorts, Reels, TikTok с использованием искусственного интеллекта

    Задача:     Создать систему для полной автоматизации производства коротких видео — от идеи до релиза.
    Решение: Единый конвейер, объединяющий несколько нейросервисов:

    1. Сценарий генерирует ChatGPT
    2. Озвучка создаётся в ElevenLabs (голос настраивается)
    3. Анимированный персонаж с этой озвучкой рендерится в HeyGen
    4. Параллельно Copilot генерирует тематические изображения
    5. Финальная сборка в Clipchamp: автоматический монтаж с эффектами, субтитрами и синхронизацией
    Итог: Гибкая система, способная производить неограниченное количество роликов в едином стиле после одного нажатия кнопки
  • Изображение
    02 / 05
    Автоматизированная система ведения телеграм каналов на выбранную тематику
    Задача: Полностью автоматизировать ведение тематического Telegram-канала, обеспечивая разнообразный и уникальный контент без ручного управления
    Решение: Интеллектуальная система планирования и генерации публикаций:

    1. Генерация контента: ChatGPT создаёт уникальные тексты в четырёх форматах: повествование, викторина, исторический факт, цитата
    2. Генерация изображений: Copilot генерирует подходящие под контекст поста изображения
    3. Стратегия публикаций: Автоматический алгоритм выбирает тип поста и время публикации, чтобы избежать однообразия и равномерно распределять контент
    4. Умное планирование: Система сама формирует и откладывает посты в очередь, учитывая «уникальность» каждого поста для своего временного слота и не повторяя форматы
    Итог: Канал работает автономно, постоянно генерируя разнообразный и уникальный контент, который не надоедает аудитории
  • Изображение
    03 / 05
    Автоматизированная система перепродажи цифровых активов
    Задача: Создать автоматическую систему для арбитражных операций с цифровыми активами, которая самостоятельно находит, покупает и перепродаёт предметы с гарантированной прибылью
    Решение: Высоконагруженная и отказоустойчивая торговая платформа:

    1. Мониторинг рынка:     Асинхронный парсинг 30+ тысяч позиций в секунду через веб-запросы и WebSocket-соединения с торговых площадок
    2. Безопасность и стабильность: Интеграция с прокси-серверами и реализация защитных алгоритмов для предотвращения блокировок и потерь бюджета, особенно на чувствительных к запросам платформах
    3. Распределённая работа: Одновременная работа 10 ботов, каждый из которых выполняет свою часть стратегии через API бирж
    4. Управление данными: Централизованное хранение и обработка рыночных данных, ордеров и истории операций в базе данных (SQLite)
    5. Замкнутый цикл: Автоматическое исполнение всей цепочки — от анализа и покупки актива на одной площадке до его мгновенной перепродажи на связанной бирже
    Итог: Полностью автономная система, стабильно работающая на волатильном рынке. Каждая торговая итерация завершается с прибылью, минимизируя риски и исключая ручные операции
  • Изображение
    04 / 05
    Автоматизированная система торговли на криптовалютных биржах
    Задача: Создать высокочастотную торговую систему для криптовалютных бирж, способную выявлять и использовать прибыльные возможности в режиме реального времени
    Решение: Распределённая архитектура из трёх взаимосвязанных модулей:

    Парсеры данных: 8 отдельных систем для каждой биржи, которые через API и WebSocket-соединения (с использованием прокси) ежесекундно собирают тысячи значений по всем монетным парам
    Система сборщика: Агрегирует, структурирует и фильтрует потоковый объём данных с парсеров, занося их в единую базу данных (SQLite) для мгновенного анализа
    Торговый движок: Основной бот, работающий на обработанных данных. Автоматически рассчитывает выгоду, принимает решения о входе в сделку и выходе из неё по заданной стратегии
    Итог: Надёжная автономная система, которая непрерывно сканирует 8 бирж, находит возможности согласно логике и исполняет сделки. Встроенные алгоритмы безопасности защищают баланс от резких колебаний рынка
  • Изображение
    05 / 05
    Вспомогательные микро-боты
    Задача: Устранить рутинные операции из повседневной жизни и работы, превратив регулярные действия в автономные процессы
    Решение: Серия целевых скриптов и легковесных автоматизаторов, каждый из которых решает одну конкретную задачу:

    Парсеры-сборщики: Монетизация данных через автоматический сбор и структурирование информации с веб-ресурсов
    Интеграторы API: Мини-боты для взаимодействия со внешними сервисами, выполняющие регулярные запросы, отправку уведомлений или синхронизацию данных без участия пользователя
    Авто-отчётность: Боты, которые самостоятельно формируют, обновляют и ведут Excel-таблицы и гугл-доки на основе поступающих данных, готовя актуальные отчёты к нужному времени
    Итог: Целая экосистема мелких, но мощных инструментов, которые работают «в фоне». Они экономят часы ручного труда еженедельно, беря на себя всё: от мониторинга до отчётности. Это практическое воплощение моего подхода: если действие повторяется — оно должно быть алгоритмизировано
    Для одного бота разворачивал локально текстовую нейросеть, чтобы решать некоторые задачи через нее

    Какова моя основная цель

    Дать максимум пользы и узнать новое
    Я очень хочу расти, развиваться, нести ценность. На данный момент у меня есть опыт в разработке систем только для себя, своих проектов, мне бы хотелось получить опыт создания решений для организаций, понять, для чего и как создаются системы в компаниях. От себя взамен готов дать максимум пользы, вовлеченности, ответственности

    Контакты

    Конструктор сайтов от 
    Т-Банк