Иван Никитин

Проект: Разработка и интеграция парсера данных с сайта букмекерской конторы MAXBET.

Обязанности:

Разработка парсера для сбора данных о спортивных событиях в режиме Live и Prematch.

Сбор и структурирование данных, включая ID событий, участников, даты матчей, текущие счета, коэффициенты и типы исходов.

Обеспечение соответствия выходных данных формату, описанному в технической документации.

Оптимизация скорости обновления данных, снижение времени парсинга при увеличении количества матчей.

Настройка многопоточной архитектуры и асинхронной обработки запросов.

Обработка ошибок и создание системы логирования для отслеживания состояния парсера.

Проведение тестирования и исправление найденных ошибок.

Подготовка документации по установке, запуску и сопровождению парсера.

Достижения:

Ускорил процесс парсинга на 95%, сократив время обработки 92 матчей с 45 до 2 секунд в режиме Live и с 50 до 5 секунд в режиме Prematch.

Обеспечил стабильность системы при увеличении нагрузки до 250+ матчей одновременно.

Реализовал проверку и валидацию данных перед отправкой, минимизировав ошибки сбора данных.

Сократил количество запросов к серверу, внедрив адаптивную частоту обновления матчей.

Повысил уровень читаемости и поддержки кода за счет модульной архитектуры.

Подготовил подробное техническое описание проекта, включающее требования к окружению и инструкцию по развертыванию.

Технологии: Python, asyncio, multithreading, Redis, PostgreSQL, Flask, WebSocket, Pandas, JSON, API-интеграции, системы логирования, парсинг веб-данных.

Ключевые навыки: Парсинг данных, обработка больших объемов информации, асинхронное программирование, API-интеграция, оптимизация производительности, написание технической документации, разработка устойчивых систем.

Проект 1: Room Rental Management Application

Описание:

Разработал веб-приложение для управления арендой комнат, предоставляющее удобный интерфейс для арендаторов и арендодателей, упрощая процесс поиска и аренды жилья.

Технологии:

Backend: Django, Python

Frontend: HTML, CSS, JavaScript

База данных: PostgreSQL

Деплой: Heroku

Основные достижения:

Создал функционал для создания, редактирования и удаления объявлений об аренде.

Внедрил систему бронирования и управления арендами с уведомлениями.

Оптимизировал производительность и безопасность приложения, обеспечив защиту данных пользователей.

Ссылка на проект: https://github.com/lolevan/room_rental

Проект 2: Telegram Bot for Appointment Scheduling

Описание:

Создал телеграм-бота для автоматизации записи на прием в парикмахерской "Beauty lia hair", оптимизируя бизнес-процессы и улучшая клиентский сервис.

Технологии:

Язык программирования: Python

Фреймворк: Django, Celery

API: Telegram Bot API, PyTelegramBotAPI

База данных: PostgreSQL

Основные достижения:

Проанализировал существующие телеграм-боты и спроектировал архитектуру оптимизированного бота.

Разработал функционал для записи на прием, управления расписанием и администрирования записей.

Внедрил систему уведомлений для напоминания пользователям о предстоящих встречах.

Создал персонализированный интерфейс, улучшая взаимодействие с клиентами.

Разработал административную панель для управления заявками, просмотром расписания, добавлением рабочих дней и рассылкой сообщений.

Внедрил сбор статистики дня и экспорт данных клиентов.

Ссылка на проект: https://github.com/lolevan/tg_bot_appointment

Проект 3: Open News Aggregation Platform

Описание:

Разработал платформу для агрегирования новостей из различных источников, предоставляя пользователям актуальную информацию и удобный интерфейс для чтения и публикации новостей.

Технологии:

Backend: Python, Django

Frontend: HTML, CSS, Bootstrap

База данных: SQLite

Основные достижения:

Реализовал систему публикации и категоризации новостей с использованием шаблонов и классов Django.

Внедрил валидацию контента на нецензурную лексику и систему регистрации/авторизации пользователей.

Оптимизировал SQL-запросы с помощью Django ORM и Debug Toolbar.

Создал удобную админку для управления контентом, используя CKEditor.

Разработал функционал для фильтрации и сортировки новостей по категориям, дате и популярности.

Внедрил пользовательские профили, позволяющие сохранять настройки и предпочтения.

Обеспечил отзывчивый дизайн для мобильных устройств, улучшая пользовательский опыт на разных платформах.

Ссылка на проект: https://github.com/lolevan/open-news

Проект 4: Telegram Bot for Healthy Lifestyle

Описание:

Разработал телеграм-бота для содействия здоровому образу жизни. Бот выполняет четыре ключевые задачи и включает панель меню для удобного взаимодействия.

Задачи:

Напоминания: Бот отправляет пользователю напоминания в назначенное пользователем время с указанным текстом.

Полезные советы: Бот парсит информацию с различных сайтов и предоставляет ежедневные советы.

Упражнения: Бот вытягивает видео с YouTube с упражнениями по запросу пользователя.

Рецепты: Бот вытягивает видео с YouTube с рецептами полезных блюд по запросу пользователя.

Технологии:

База данных: PostgreSQL, SQL, SQLAlchemy, Psycopg2, Asyncpg

Бот API: Aiogram (Python)

Основные достижения:

Реализовал систему напоминаний, позволяющую пользователю задавать время и текст уведомлений.

Внедрил парсинг сайтов для предоставления актуальных советов по здоровому образу жизни.

Разработал функционал для поиска и отображения видео с YouTube, соответствующих запросам пользователей на упражнения и рецепты.

Обеспечил удобный и интуитивно понятный интерфейс бота, улучшая пользовательский опыт.

В ходе обучения освоил основы Python, Django, DRF (соблюдая PEP8), Docker, Shell а также SQL.

Познакомился и применил принципы ООП и DRY, научился работать с API благодаря DRF, а ещё использовал GIT в своих проектах, реализовал оптимизацию запросов с помощью Django ORM и ещё работал с postgres.

Кроме того, изучил дополнительные инструменты для облегчения работы над проектами:

- Debug-toolbar

- ckeditor

- simle-kaptcha

- mptt

И чтобы расширить свой кругозор, я изучил множество ЯП (C++, Java, PHP, JS).

Реализованные проекты:

1 проект “Open-News” : (Django, ORM, Debug toolbar, ckeditor)

В этом проекте нужно было реализовать принципы CRUD и решать проблемы с оптимизацией запросов, установить авторизацию и также кастомизировать админку. Технологии, используемые в проекте Django и python для написания логики и также Debug Toolbar для более детального изучения структуры проекта и вместе с ним CKEditor для удобных форм.

GitHub project: https://github.com/lolevan/open-news

2 проект "test-task-stripe": (Django, Stripe API, Postgresql, Docker, Shell)

Это django проект который реализует сервер с одной html страничкой, который общается со Stripe API и создает платёжные формы для товаров.

- Реализовал специальный метод для отдачи id сессии на определенный продукт благодаря views в Django

- Осуществил реализацию перехода к разным страницам в результате удачной\неудачной транзакции

- Сделал редирект на страницу покупки благодаря языку шаблонов Django и основ javascript

- Осуществил контейнеризацию c помощью Docker

GitHub project: https://github.com/lolevan/test-task-stripe

3 проект “Code-highlighting”: (DRF, pygments)

Разработал c помощью Django REST framework (DRF) Web API

Это сервис для хранения кода и вытаскивания кода через API

- Реализовал API на основе пользователей и отрывков кода.

- Сделал формы со связями и ссылками на объекты с помощью абстракции поверх сериализации.

- Осуществил вывод, обновление и добавление объектов благодаря миксинам.

- Реализовал permissions для допуска к объекту юзера (который его создал).

- Сделал пагинацию с помощью DEFAULT_PAGINATION_CLASS.

- Осуществил подсветку кода благодаря библиотеке pygments.

GitHub project: https://github.com/lolevan/Code-highlighting

Есть ещё проекты на моем GitHub профиле: https://github.com/lolevan/

Разработка и поддержка чат-ботов и платформ автоматизации взаимодействия с пользователями

Голосовой бот с ChatGPT
Разработка Telegram-бота для голосовой транскрибации, взаимодействия с ChatGPT и преобразования текста в аудио. Реализация асинхронного API на FastAPI и интеграция с OpenAI для обработки голосовых запросов и генерации ответов. Использование MongoDB для хранения пользовательских данных и aiogram для взаимодействия с пользователями.

StickAndDrive – платформа для автоматизированного обслуживания клиентов
Создание платформы на FastAPI для автоматизации работы с владельцами автомобилей, заинтересованными в размещении рекламы. Интеграция с Google Drive API и Google Sheets API для хранения и обработки данных. Использование платежной системы JumpFinance для автоматизации выплат автовладельцам, а также MongoDB для хранения информации о пользователях и рекламных кампаниях. Разработка бота на aiogram для выбора рекламных предложений, обработки отчётов о выполнении кампаний и автоматизации взаимодействия с администраторами.

Telegram-бот с курсами и интеграцией ЮКасса
Разработка Telegram-бота для предоставления образовательного контента и тестирования пользователей. Использование FastAPI для создания REST API и PostgreSQL для хранения данных о пользователях и их прогрессе. Внедрение интеграции с ЮКасса для автоматизации платежей и обеспечения безопасности транзакций, а также настройка тестирования функционала курса через бота.

Нейро-бот менеджер по продажам для Instagram
Разработка и внедрение нейро-менеджера по продажам для автоматизации взаимодействия с клиентами в Instagram. Использование OpenAI API и Instagram API для интеллектуальной обработки запросов пользователей, отсев нецелевых обращений и перенаправление заинтересованных клиентов к менеджеру. Настройка APScheduler для планирования и управления расписанием бота, PostgreSQL для хранения данных пользователей и статистики взаимодействий.

Мы разработали и успешно запустили Minecraft сервер, который стал центром мини-игр для детей. Этот проект не только позволил нам обучить детей основам программирования, но и подарил им незабываемые впечатления и интерактивные приключения.

В рамках этого проекта я углубился в программирование на Java и освоил Spigot API для создания уникальных серверных плагинов. Я также стал экспертом в использовании системы контроля версий GitHub. Одной из самых увлекательных задач была интеграция голосового чата, что значительно улучшило взаимодействие и координацию между игроками.

Кроме того, я обучал Django и FastAPI, что дало мне прочную основу в веб-разработке и расширило мой технический кругозор.

Этот проект стал для меня настоящей школой, где я смог объединить теоретические знания с практическими навыками. Я освоил новые технологии и инструменты, а также значительно улучшил свои навыки командной работы и управления проектами. Я научился эффективно работать в динамичной среде, быстро адаптироваться к новым задачам и решать проблемы на лету.

Во время работы над различными проектами в составе моей команды, один из самых интересных проектов был созданием AR-игры для проведения викторин для детей.

Пока шел процесс разработки, я ознакомился с разными аспектами программирования на C#, узнал, как работать с API Airtable и какие библиотеки можно использовать. Также научился работать с Vuforia и интегрировать её в текущий проект на Unity.

Кроме того, я обучал Django и FastAPI, что дало мне прочную основу в веб-разработке и значительно расширило мой технический кругозор.

Разработал и поддерживал веб-приложение для отображения портфолио компании, занимающейся разработкой игр на заказ. Приложение включало анимированные странички для каждого проекта, реализованные с использованием Django и FastAPI.

Работал в тесном сотрудничестве с фронтенд-разработчиком на Vue.js, обеспечивая интеграцию бекенда с клиентской частью, а также разрабатывая уникальные анимации и интерактивные элементы для улучшения пользовательского опыта.

Занимался созданием и поддержкой RESTful API для взаимодействия с фронтенд-приложением, реализуя безопасную и масштабируемую архитектуру.

Принимал участие в разработке контента и игрового кода для проектов, когда команда испытывала нехватку ресурсов, что позволило своевременно завершить несколько ключевых проектов.
Оптимизировал производительность приложения, внедрив асинхронные процессы и кэширование данных с использованием Redis, что улучшило время загрузки страниц и общую отзывчивость системы.

Использовал Docker для контейнеризации приложений, обеспечивая быструю развертку и согласованную работу на различных окружениях.
Внедрил автоматическое тестирование и CI/CD процессы, что способствовало повышению качества кода и ускорению выпуска обновлений.