Даниил Комаров занимается разработкой fullstack-продуктов под ключ — от веб-сервисов и личных кабинетов до API, админок и Telegram-ботов. Он отвечает за весь цикл разработки: проектирование архитектуры, frontend и backend, работу с базами данных, фоновыми задачами, деплоем через Docker и подготовкой документации. Основной фокус — веб-приложения на Next.js, React, Vue и Nuxt, backend на FastAPI, Django/DRF и Node.js/Fastify, а также использование PostgreSQL, Redis, Prisma и SQLAlchemy. Работает с интеграциями, включая Telegram-боты, AI, внешние API и автоматизацию email, календарей и рабочих процессов. Занимается настройкой production-среды с использованием Docker Compose, nginx, Linux и VPS.

Портфолио

Навыки и технологии: backend-разработка, API, FastAPI, Django, Celery, Nuxt, Laravel, WebSocket, PostgreSQL, Redis, Docker, AI, Next.js, Vue.js, Tailwind, shadcn/ui.

Проекты и достижения: Кандидат разработал несколько значительных проектов, включая Mobis Parts API, который демонстрирует навыки работы с API и обработкой сетевых ошибок. Payment Claims Service на Django REST с асинхронной обработкой заявок показывает опыт в управлении жизненным циклом данных. Zoho Mail Automation автоматизирует процессы обработки писем с использованием AI, а Space Rocket представляет собой платформу для игр с разделением frontend и backend. Проект Sport Programming включает реализацию реального времени через WebSocket для мобильной игры, а AllStats предоставляет аналитику Telegram-каналов с возможностью покупки и продажи трафика. Kudaafisha — это портал мероприятий, который поддерживает масштабируемую архитектуру, а PrimeGPT — AI-платформа с несколькими пользовательскими интерфейсами.

Достижения и признание: Кандидат успешно развивал проекты, которые были развернуты на production-серверах и обеспечивали высокую степень надежности и масштабируемости. Все проекты включают интеграцию с современными технологиями и инструментами, что подтверждает его квалификацию в области разработки и архитектуры программного обеспечения.

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

english version