Михаил Анкудинов занимается разработкой парсеров сайтов, Telegram-ботов и систем автоматической обработки данных. Он собирает информацию через API, HTML и браузерную автоматизацию, сохраняя результаты в форматах Excel, CSV, JSON или базах данных, таких как PostgreSQL. Один из его проектов — система мониторинга фриланс-бирж, работающая 24/7 на VPS, которая собирает задания с Kwork, FL.ru и Freelance.ru, анализирует их с помощью AI, фильтрует и отправляет подходящие предложения в Telegram. Работает с Python, Requests, BeautifulSoup, Playwright, Selenium, Flask, Laravel, Filament, n8n и другими инструментами, обеспечивая регулярный запуск, уведомления и интеграцию с веб-приложениями. Перед началом проекта проводит анализ источника, определяя структуру данных, формат вывода и ограничения.

Отзывы

Михаил Анкудинов — профессиональный исполнитель, который систематически выполняет работу на высоком уровне: в срок, с учётом всех пожеланий заказчика, часто досрочно и с добавлением креативных решений. Отзывы подчёркивают его ответственность, оперативность, инициативу, умение понимать запрос клиента даже при нечётком ТЗ, а также постоянную доступность. Негативных отзывов нет.

Портфолио

Навыки и технологии: веб-разработка, автоматизация, Python, PHP, Laravel, PostgreSQL, n8n, AI, Telegram API, Docker, CI/CD, HTML/CSS, JavaScript, Vite, Tailwind CSS, Filament.

Проекты и достижения: Кандидат разработал и внедрил несколько высокофункциональных систем, включая автоматизированный парсер вакансий с AI-анализом, который сократил ручной труд при поиске и отклике на вакансии, а также систему внутренней аналитики для сайта без использования сторонних сервисов. В рамках проекта OnFlaude CMS была создана собственная Open-Source CMS с использованием Lean Architecture, обеспечивающая безопасность и расширяемость. Кандидат также реализовал гибкую систему портфолио с автоматическим распаковкой ZIP-архивов и разработал медиабиблиотеку для управления файлами сайта.

Достижения и признание: В результате работы кандидата были достигнуты значительные улучшения в производительности и удобстве использования систем, включая автоматизацию процессов, что позволило сократить время на выполнение задач до 80%. Кандидат также обеспечил высокую степень безопасности для серверов и приложений, что подтверждается успешной интеграцией Fail2Ban и настройкой защиты от атак.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version