Михаил Ракитин rakitinmihail Сбер ID
Рейтинг
2 001
№ 522 в каталоге
Отзывы
Профессионализм
10/10
Коммуникация
10 /10
Город
Архангельск
Опыт работы
8 лет
На сайте с
2022 года
Юридический статус
ИП

Онлайн-сервис ikamethelp.com

Используемые навыки Celery Django PostgresSQL Python Redis

Описание

Клиенту требовалось разработать и развивать backend онлайн-сервиса, автоматизирующего работу с заявками и документами для получения ikamet (ВНЖ). Система должна была обеспечивать стабильную работу API, интеграции с внешними сервисами, корректную обработку данных и масштабируемость при росте пользователей.

Отдельные требования включали:
• надёжную архитектуру backend-части;
• асинхронную обработку фоновых задач;
• работу с несколькими типами баз данных;
• стабильный деплой и сопровождение сервиса.

Решение

Я участвовал в проектировании и разработке backend-части сервиса. Реализовывал REST API для работы с пользователями, заявками и связанными данными, обеспечивал интеграции с внешними сервисами и внутренними модулями системы.

Для обработки фоновых и ресурсоёмких задач была внедрена очередь задач, что позволило вынести тяжёлые операции из основного API-потока и повысить стабильность сервиса. Я занимался оптимизацией запросов к базе данных, работал как с реляционной, так и с документной моделью хранения данных.

Также участвовал в деплое и сопровождении проекта: настройка окружений, обновления, мониторинг работы сервиса и устранение возникающих проблем. Работа велась в условиях реального продакшена с активными пользователями и требованиями к доступности системы.

• Python
• Django
• Django REST Framework
• FastAPI (отдельные сервисы / модули)
• PostgreSQL
• MongoDB
• SQLAlchemy
• Celery
• Redis
• Ubuntu (серверное окружение)
• REST API
• Интеграции с внешними сервисами
• Деплой и сопровождение продакшен-окружения

Результат

В результате backend-часть сервиса обеспечила стабильную работу продукта и возможность его дальнейшего развития. Система корректно обрабатывала пользовательские данные и фоновые процессы, выдерживала рост нагрузки и позволила клиенту масштабировать сервис без пересмотра архитектуры.

Проект успешно эксплуатировался в продакшене и использовался конечными пользователями как основной инструмент для работы с заявками.

Оценили проект:

Другие проекты

Все проекты →
Веб-разработка и IT Корпоративный сайт для сбора и анализа данных. Автоматизация работы аналитика.
Корпоративный сайт для сбора и анализа данных. Автоматизация работы аналитика.
68
Веб-разработка и IT Массовая обработка документов с использованием ML, OCR и LLM
Массовая обработка документов с использованием ML, OCR и LLM
88
Дизайн и Брендинг Аналитический сервис для маркетплейсов (Wildberries, Ozon)
Аналитический сервис для маркетплейсов (Wildberries, Ozon)
97