ОБРАЗОВАНИЕ

2026 - Магистр, Туризм. Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева.
2024 - Бакалавр, Гостиничное дело. Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева.

Техническая специализация: практическая Python-разработка, автоматизация, работа с API, данными и ИИ. Коммерческий опыт разработки - 3 года 10 месяцев.

ОПЫТ РАБОТЫ

КОММЕРЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА

Август 2022 - май 2026 | Python-разработчик | PYTHON DAO
Автоматизация, парсинг, API-интеграции и дашборды. Разрабатывал и сопровождал Python-сервисы, браузерные сценарии и асинхронную обработку данных. Интегрировал REST API, вебхуки, Telegram и Google Sheets. Создавал LLM-пайплайны с проверкой исходных фактов и переключением провайдеров; диагностировал сбои по запросам, ответам и журналам.

Результаты:
- Асинхронная платформа на 734 аккаунта, 97-99% успешных прогонов, 8 месяцев эксплуатации. Автоматизированы операции, занимавшие суммарно около 10 часов ручной работы в день.
- LLM-пайплайн подготовки контента: экономия около 30 минут на материал, контроль фактов и резервный провайдер.

ИЗБРАННЫЕ ПРОЕКТЫ

1. MARKETCAST | Данные -> AI-текст -> видео
Задача: автоматизировать подготовку материалов на основе актуальных данных Polymarket.
Мой вклад: спроектировал Python-конвейер выбора темы, сбора фактов и генерации. Реализовал API-клиент, резервного LLM-провайдера и проверку сохранности чисел и ссылок при переформулировании. Связал Python с рендерером на Node.js, Playwright и ffmpeg.
Результат: единый CLI готовит текст и соответствующий ему MP4; в репозитории 106 офлайн-тестовых сценариев, CI и демонстрации.
Стек: Python, asyncio, curl_cffi Session/AsyncSession, requests, GraphQL/REST API, BeautifulSoup, LLM, Node.js, Playwright, ffmpeg, pytest, GitHub Actions.
Код и демонстрации: https://github.com/sixsechszes-666/marketcast

2. PONSSIGHT | Индексер и веб-панель мониторинга
Задача: получать события и историю напрямую из блокчейна и показывать актуальные данные в собственной панели.
Мой вклад: разработал сбор через JSON-RPC, WebSocket-подписку с резервным опросом, обработку истории и хранение в SQLite. Создал API на FastAPI и веб-интерфейс; реализовал кэширование и восстановление после разрыва соединения.
Результат: индекс запусков, объёмов и сделок с обновлением панели. Демонстрационный снимок рабочей базы содержит 665 708 запусков; в публичной версии есть видео и скриншоты.
Стек: Python, FastAPI, requests Session, websockets, SQLite/WAL, JSON-RPC, WebSocket, JavaScript.
Код и демонстрации: https://github.com/sixsechszes-666/ponssight

3. LABEL BRIDGE | AI-сервис обработки и оценки медиа
Задача: подготовить изображения и кадры для модели, получить структурированный ответ и проверять качество оценок.
Мой вклад: разработал API задач, медиа-конвейер, контактные листы, кэш и переключение провайдеров. Реализовал повторную оценку с перестановкой вариантов для выявления нестабильных ответов. Ключ кэша включает версию промпта и критерий; журнал хранит входные данные, сырой ответ, вердикт и эталон.
Результат: воспроизводимая обработка карточек и сравнение качества по журналу прогонов. Публичная копия очищена от клиентских материалов.
Стек: Python, FastAPI, Pydantic, httpx AsyncClient, requests, Pillow, LLM, pytest.
Код и архитектура: https://github.com/sixsechszes-666/label-bridge

4. ARGON | Браузерный мост для AI-агента
Задача: дать агенту инструменты чтения страниц, управления вкладками и выполнения браузерных действий с журналированием.
Мой вклад: разработал расширение Chrome, backend на FastAPI, WebSocket-протокол и MCP-инструменты. Реализовал сбор страниц и сетевых запросов, хранение событий в SQLite и буферизацию при потере связи.
Результат: агент читает страницы, заполняет формы и выполняет действия через единый набор инструментов. Самопроверка протокола включает 38 шагов.
Стек: Python, FastAPI, SQLite, WebSocket, JavaScript, Chrome Extension, CDP, MCP.

HTTP И ВЕБ-ИНТЕГРАЦИИ
Работаю с curl_cffi, httpx, requests и aiohttp: синхронные и асинхронные сессии, cookies, headers, авторизация, HTTP/HTTPS/SOCKS5-прокси, connection pooling, таймауты, retry/backoff, обработка HTTP 429/5xx. Использую curl_cffi для TLS/HTTP2 impersonation, REST и GraphQL для API-клиентов, JSON-RPC и WebSocket для событий. Извлекаю данные через BeautifulSoup (bs4), CSS-селекторы и XPath; анализирую HTTP-запросы в DevTools/CDP.

С ЧЕМ МОЖНО ОБРАТИТЬСЯ
Python-сервисы и Telegram-боты; интеграция внешних API; парсинг, очистка и обработка данных; браузерная автоматизация; AI/LLM-инструменты; обработка медиа; диагностика и сопровождение интеграций.

При работе беру на себя разбор задачи, реализацию, проверку, настройку запуска и документацию. Работаю удалённо.