Денис Королев — самозанятый разработчик с опытом в создании масштабируемых систем на Python и React. Работает как fullstack-разработчик, параллельно занимаясь тестированием: реализует целевые, модульные и E2E-тесты, используя Playwright. В текущем проекте участвует в разработке CRM-системы на Django с фронтендом на React и Redux, применяет Docker для оркестрации сервисов и Celery для фоновых задач. Имеет опыт работы с FastAPI, WebSocket, SSE и реализацией системы лонг-пулов. Разрабатывал адаптер для унификации работы с SQLite и PostgreSQL, а также внедрял миграции Alembic без прерывания работы базы данных. Среди достижений — создание кастомного Koa-сервера для оптимизации разработки фронта и переписывание монолита на микросервисную архитектуру. Ведёт личный проект по созданию интернет-магазина, доступный в репозиториях, и планирует реализовать систему для логистики транспортных компаний с отслеживанием маршрутов и обменом файлами в режиме реального времени.

Отзывы

Денис Королев — квалифицированный и ответственный исполнитель, выполняет работу в срок, часто — раньше срока. Отзывы подчеркивают его профессионализм, четкость, оперативность и способность давать развернутые пояснения. Работает эффективно, учитывает стратегические аспекты задач, помогает выявить слабые стороны проекта. Все отзывы положительные, без указаний на недостатки. Негативных замечаний не выявлено.

Портфолио

Навыки и технологии: Django, React, Redis, Celery, PostgreSQL, Python, веб-разработка, веб-скрапинг, аналитика Google Ads, GTM, GA4, SEO-аудит, контекстная реклама, HTML/CSS, Bitrix.

Проекты и достижения: Кандидат разработал и внедрил модуль для кинотеатров на Django, а также систему входа/выхода пользователей с использованием Django, Redis, Celery и React. Он также участвовал в создании и оптимизации интернет-магазинов, включая обработку фотографий и техническую ретушь. В рамках SEO и контекстной рекламы, кандидат провел аудит сайтов и рекламных кампаний, что способствовало улучшению их эффективности. В проекте по веб-скрапингу 2Gis, кандидат продемонстрировал навыки в извлечении и обработке данных.

Достижения и признание: Кандидат успешно настроил аналитику с использованием GTM и GA4, что позволило улучшить отслеживание конверсий. В проектах по контекстной рекламе он провел анализ ROI и прогнозирование бюджета, что способствовало повышению рентабельности рекламных кампаний.

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

english version