Михаил Ракитин — Python backend-разработчик с более чем шестью годами опыта в создании систем для обработки больших объёмов данных, аналитики и работы с высокой нагрузкой. Специализируется на разработке архитектур и реализаций сервисов на основе Python, FastAPI, Django/DRF, PostgreSQL, Celery, Redis, Kafka и Docker, а также на построении data pipelines с использованием Airflow. Имеет практический опыт работы с ElasticSearch и ClickHouse, включая оптимизацию запросов, агрегации и ETL-процессы. Участвовал в разработке стартапов и внутренних решений с нуля, реализовывал интеграции внешних API и автоматизацию бизнес-процессов, в том числе с применением LLM и AI-решений через n8n.

Портфолио

Навыки и технологии: Python, Django, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, SQLAlchemy, Celery, Redis, Docker, Microsoft Azure, OCR, LLM, YOLO, OpenCV, Telethon, AirFlow, n8n, JSONB, GIN/btree индексы, Pytest, httpx AsyncClient.

Проекты и достижения: Кандидат успешно разработал аналитический сервис для маркетплейсов, оптимизировав процессы сбора данных и снизив затраты на инфраструктуру. Он также создал AI-пайплайн для массовой обработки документов, улучшив качество извлечения данных и снизив необходимость ручной валидации. В проекте ikamethelp.com кандидат обеспечил стабильную работу backend-сервиса, поддерживающего рост нагрузки и интеграции с внешними сервисами. Для корпоративного сайта кандидат разработал аналитическую платформу, способную обрабатывать большие объёмы данных из социальных сетей и медиа в реальном времени.

Достижения и признание: Кандидат добился значительного снижения эксплуатационных расходов за счёт отказа от облачных платформ в пользу собственной инфраструктуры. Внедрение LLM и других технологий позволило автоматизировать и ускорить обработку данных, что способствовало масштабированию аналитических возможностей клиентов без увеличения затрат на человеческие ресурсы.

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

english version