Владислав Черных

• Разработка чат-бота для претензионных заявок клиентов (Telegram)
• Планирование и ведение графика задач
• Менторство бэкенд разработчика

Стэк: Python, Alembic, FastAPI, Redis, Postgres, S3, Jinja2

Разработка и поддержка чата с использованием WebSocket

Разработка B2B продукта для связи между страховыми компаниями и клиниками: 

• унифицирование кодовой базы
• создание шаблонов для дальнейшего расширения списка подключений
• внедрение библиотек с общим кодом

• Разработка шаблонного страхового калькулятора;
• Оптимизация кода - унификация кодовой базы (вынесение общего кода в 6 библиотек);
• Автоматизация развертки - написание базового сценария CI/CD с автоматическим тестированием на GitLab CI, в дальнейшем помощь в модификациях конфигурации и постепенном усложнении пайплайнов
  
• Поддержка и рефакторинг сервисов расчёта и скриптов - более 120 микросервисов;
• Разработка с нуля сервиса пролонгации,  сервиса обновления тарифов, сервиса заполнения печатных форм для дополнительных соглашений, внутреннего сервиса для интеграции с ядром
• Организация миграции кода со старых версий библиотек и фреймворков(python 3.7 -> 3.11, Flask -> FastAPI)
• Введение code style (black) и тестов (pytest)

• Настройка CI/CD с использованием хранилища секретов Infisical
• Настройка баз данных Postgres
• Оптимизация текущей кодовой базы для удобного использования переменных окружения

1. Drug discovery project - написание кода по бизнес правилам для выделения химических реакций, которые "пройдут". Обработки больших массивов данных с комбинаторикой (каждая молекула с каждой молекулой), обработка датафреймов в Pandas. Работа с инструментами хемоинформатики Indigo и RDKit. Основной код на Python, но иногда помогал с задачами по Java коллегам (была нехватка специалистов из-за ковида)
2. MVP для молекулярного поиска - разработка системы на AWS для быстрого поиска по молекулам. Использовались базы данных разных размеров, обработка результатов асинхронная с картинками молекул + подсвеченной частью (запрос поиска). Работа с AWS DynamoDB, SQS, Batch, EventBridge, S3, ECS
3. Интеграция с Benchling для операций с биологическими сэмплами. Код на Typescript, инфраструктура AWS (Lambda, S3, SES, SQS, SNS)

1. Проект по обработке сырых биоинформатических данных (FASTA, FASTQ, BAM)  - переработка легаси проекта в понятный код, разделение на смысловые блоки, описание блоков + юнит и интеграционные тесты
2. Проект по предобработке молекул - молекулы в различных форматах требовалось обрабатывать и валидировать с помощью бизнес-правил. Производились развороты части молекулы (тригонометрические преобразования в пространстве), выстраивались пайплайны в Pipeline Pilot
3. Проект по интеграции с внешними системами для построения хемоинформатических пайплайнов - на внешней системе с красивым UI разрабатывал смысловые блока кода, которые потом можно переиспользовать для обработки данных. Занимался чтением доки и интеграцией с внешними сервисами для особой обработки данных, общался напрямую с заказчиком, определял объем работ, выполнял и проводил демо для заказчиков. На проекте было только три разработчика, все роли для участия в проекте делили меж собой (одновременно занимались и тестированием, и бизнес анализом и за спринтами следили)

Организация семинаров для стажеров, которые улетают на стажировку за границу

Публичные выступления

Прохождение волонтерской стажировки в Китае

Лидер команды по набору персонала