Александр Поддубный — IT-разработчик, специализирующийся на решении задач в медицинской сфере и healthtech. Он помогает клиникам, медцентрам и стартапам автоматизировать взаимодействие с пациентами, обрабатывать медицинские документы с соблюдением конфиденциальности, запускать цифровые сервисы и внедрять AI-ассистентов на основе утверждённых материалов. Использует стек технологий: Python, FastAPI, Docker, PostgreSQL, Telegram API и LLM/RAG. Имеет опыт работы в онкологии и обработке медицинских данных. Работает как индивидуальный предприниматель по УСН 6%, оформляет договоры, счёта и акты для юридических лиц. Готов обсудить задачу и предложить фиксированную стоимость до начала проекта.

Портфолио

Навыки и технологии: Python, Telegram Bot API, FastAPI, RabbitMQ, Docker, обработка PDF, OCR, веб-аналитика, адаптивная вёрстка, интеграции API.

Проекты и достижения: Кандидат разработал несколько проектов для клиник, включая AI-ассистента в Telegram, который предоставляет пациентам ответы на частые вопросы, снижая нагрузку на администраторов и обеспечивая доступ к информации 24/7. В рамках автоматизации производственных процессов была создана система, которая обрабатывает рутинные IT-задачи, обеспечивая стабильность и надежность выполнения задач с возможностью масштабирования. Также разработан Telegram-бот для записи на приём и FAQ, который улучшил взаимодействие с пациентами и упростил работу администраторов. Кандидат создал лендинг для онкопроекта с акцентом на мобильный UX и трекинг конверсии, а также пайплайн для деперсонификации медицинских документов, что обеспечило защиту персональных данных при обработке.

Достижения и признание: Проекты привели к значительному снижению ручного труда, повышению эффективности работы администраторов и улучшению качества обслуживания пациентов. Кандидат обеспечил прозрачность и безопасность обработки данных, что соответствует требованиям законодательства. Рабочие решения были успешно внедрены и используются заказчиками для оптимизации процессов и повышения качества услуг.

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

english version