Python Backend Developer · AI/LLM
Илья Минин
Я Python Backend Developer с опытом более года и
специализацией в AI/LLM. Проектирую API и данные на FastAPI,
работаю с PostgreSQL, Redis и очередями задач,
пишу тесты и поддерживаю production-сервисы.
Самостоятельно разработал и запустил Kantano -
платформу для командного управления задачами с AI-ассистентом на
LangGraph / LangChain: LLM API, tool calling,
сохранение состояния и подтверждение изменений пользователем.
Готов к удалённой работе, офису или гибриду в Москве и
Санкт-Петербурге, а также к релокации.
Технологии
// Backend
- Python
- FastAPI
- asyncio
- SQLAlchemy
- Pydantic
- REST API
- WebSocket
- SSE
- pytest
// AI/LLM
- LangGraph
- LangChain
- AI agents
- LLM APIs
- Tool calling
- Human-in-the-loop
// Data & Messaging
- PostgreSQL
- Redis
- RabbitMQ
- Celery
- Alembic
// Infrastructure
- Docker
- Docker Compose
- GitHub Actions
- Caddy
- Linux
- Git
- S3
// Observability
- Grafana Stack
- OpenTelemetry
- Sentry
// Дополнительно
- Vue 3
- TypeScript
- OpenAI Codex
- Claude Code
Опыт работы
май 2025 - июнь 2026
Backend Developer
ООО «Оверленг-Ит»
Сервис автоматизированной проверки учебных работ на соответствие
требованиям ГОСТ.
-
Реализовал на FastAPI REST API и бизнес-логику ключевых сценариев
проверки дипломных и курсовых работ, обеспечив их автоматическую
обработку по требованиям ГОСТ.
-
Спроектировал модели PostgreSQL и реализовал запросы через
SQLAlchemy для новых функций сервиса.
-
Перевёл проверку учебных работ в Celery/RabbitMQ: API стало
возвращать идентификатор задачи менее чем за 1 секунду вместо
ожидания обработки в течение 30-60 секунд.
-
Автоматизировал генерацию типизированного TypeScript-клиента из
OpenAPI, сократив синхронизацию API-контрактов с 20-25 минут
ручных правок до одной команды.
-
Покрыл разработанную функциональность unit- и интеграционными
тестами на pytest с изолированной БД; поддерживал общее покрытие
backend-кода около 85%.
-
Выстроил диагностику по метрикам и логам Grafana, сократив
локализацию типовых ошибок и узких мест с нескольких часов
до 15-20 минут.
-
Повышал стабильность backend-кода: исправлял дефекты, проводил
рефакторинг и code review; поддерживал Docker-окружение и CI/CD.
Python
FastAPI
PostgreSQL
Redis
RabbitMQ
Celery
SQLAlchemy
pytest
Docker
CI/CD
Grafana
Проекты
kantano.ru · github.com/Ilm1n/Kantano
Kantano - AI-powered Task Manager
Production-платформа для командной работы с AI-ассистентом
Самостоятельно спроектировал, разработал и запустил сервис для
командной работы с Kanban-досками; поддерживаю его в production.
-
Подтверждение email, JWT/OAuth, роли и приглашения; обновления
доски и presence через WebSocket для совместной работы.
-
AI-ассистент на LangGraph/LangChain с 14 типизированными
инструментами для задач, колонок и тегов: tool calling и
human-in-the-loop, изменения после подтверждения и проверки прав.
-
Многошаговые планы с зависимостями, состояние в PostgreSQL,
восстановление запусков и SSE-стриминг с сохранением контекста.
-
Google Gemini, GigaChat и OpenAI-compatible API с fallback между
облачными моделями.
-
Фоновая отправка писем через RabbitMQ/Celery, файлы в S3 и
Redis-кеширование: повторная загрузка доски - 4 SQL-запроса вместо 10.
-
300+ backend-тестов на pytest, 86% покрытия; линтинг, проверка типов
и генерация TypeScript-клиента из OpenAPI.
-
CI/CD, Grafana Stack, Sentry и бэкапы БД в S3; мониторинг задержки
LLM-запросов, вызовов инструментов, fallback и расхода токенов.
FastAPI
LangGraph
LangChain
PostgreSQL
Redis
RabbitMQ
Celery
WebSocket
SSE
Docker
Vue 3
TypeScript
S3
Grafana Stack
Код на GitHub ↗
Образование
выпуск 2026
АУГСГиП
Информационные системы и программирование (09.02.07)
Среднее профессиональное образование
Языки
Русский - родной
Английский - B2 (технический, чтение документации)