Владимир Громов занимается разработкой на Python инструментов для автоматизации бизнес-процессов — от Telegram-ботов и парсеров до систем с интеграцией искусственного интеллекта и обработкой данных. Его опыт охватывает backend-разработку, работу с API, анализ звонков через STT и LLM, автоматизацию Excel и маркетплейсов, а также создание фоновых задач и сервисов с использованием Docker и очередей. В портфолио — проекты по AI-анализу звонков, автоматизации в Kaspi, CRM-аналитике в Telegram и платёжных системах. Работает с полным циклом разработки: от анализа ручных процессов до внедрения готовых решений с API, базами данных и CI/CD.

Портфолио

Навыки и технологии: FastAPI, Flask, PostgreSQL, RabbitMQ, Docker, ETL, AI, машинное обучение, компьютерное зрение, обработка видео, интеграция API, Telegram-боты, GitHub Actions.

Проекты и достижения: Кандидат разработал несколько проектов, включая HR Call Intelligence для автоматизации анализа звонков, где был создан end-to-end процесс интеграции с CRM. В Kaspi Mapping реализован ETL-процесс для обогащения товарных данных, сохранив структуру исходного файла. Платформа удалённого запуска парсеров позволила управлять парсерами как отдельными задачами, а VDL CRM Analytics Bot объединил функции CRM и аналитики в Telegram. В Payments Service был реализован устойчивый к сбоям backend для обработки платежей. Кандидат также создал инструмент для автоматического перевода видео и систему планирования ресурсов в Apptask. В проекте GYDSR была обучена модель компьютерного зрения с подтверждёнными метриками.

Достижения и признание: В проекте GYDSR достигнуты значимые результаты в области сегментации, с mAP50 — 75,5% и mAP50–95 — 45,8% на validation-выборке. Все проекты продемонстрировали высокую степень автоматизации и интеграции, однако конкретные коммерческие метрики и эффекты внедрения не были зафиксированы.

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

english version