Aleksandr Dmitriev Email and Phone Number

Выполнение задач по разработке компонентов микросервисов платежной системы:- Объектно-ориентированное проектирование и реализация компонентов сервисов, покрытие модульными тестами(pytest)- Проектирование и доработка RESTful API(sanic), написание документации(swagger), покрытие интеграционными тестами(описание тестовых сценариев)- Интеграция сервисов с внешними системами(валидация входных данных через Marshmallow Schemas), работа с очередями(RPC, aio-pika + RabbitMQ), Redis, PostgreSQL(ORM - SQLAlchemy + GINO), asyncio- Работа с CI/CD(контейнеризация - Docker, оркестрация docker-compose), написание Dockerfile'ов- Работа в Jira, Confluence и Gitea

1. Разработал Telegram бота для сбора контента от пользователей.- Язык Python 3.8(CPython)- pyTelegramBotAPI / telebot; Для взаимодейсвия с Telegram Bot API- SQLAlchemy / sqlalchemy; Работа с базой данных пользователей бота через ORM- loguru / logger; Debug и ведение логов- ProxyBroker / proxybroker; Поиск и сбор списка бесплатных proxy для обхода блокировок- PyTest / pytest; Покрытие кода тестамиЧасть готового функционала из прототипа не вошла в текущую версию бота. Сделал это в целях оптимизации для корректной работы на слабом железе, например на raspberry pi. Не вошло следующее:- Python Imaging Library / PIL; Установка ватермарок и препроцесинг изображений- Redis / redis; Кэширование информации о пользователе- SpaCy / spacy; Анализ текстовых сообщений с целью фильтрации нецензурных высказываний- NumPy / numpy; Массивы для дальнейшей работы с данными- matplotlib / matplotlib.pyplot; Графическое представление данных- scikit-learn / sklearn.decomposition; Применение PCA над изображениями, для последующей их кластеризации- scikit-learn / sklearn.cluster; Использование DBSCAN для кластеризации изображений- PyCrypto / Crypto; Шифрование контента от пользователей на локальном диске2. Сделал небольшие приложение в учебных целях. Самые крупные лежат на GitHub вместе с pdf описанием.В работах использовалось следующее:- Язык C++14; Компилятор clang- STL; структуры данных, алгоритмы и т.д.- Boost unit_test; Для покрытия кода юнит тестами.- CMake; Для генерации файлов управления сборкой из CMakeList.txt- Travis-Ci; Для сборки проектов из репозитория GitHub- Умные указатели (smart pointers); Для облегчения контроля за памяти- Шаблоны, SFINAE; Написание универсальных функций- WINAPI; Создание gui- threads; Создание многопоточных приложений- Boost asio; Асинхронность в сетевых взаимодействиях