Backend API
Надёжные API для критичных процессов продаж и учёта.
Александр Антропов
Python Fullstack / Automation Developer
|
Python-разработчик (fullstack / automation) с коммерческим опытом с 2021 года. Проектирую внутренние сервисы, интеграции и автоматизацию на Python: REST API, фоновые задачи, валидация и нормализация данных, эксплуатация в проде.
Запросить оценку
Отвечаю по задаче и диапазону оценки обычно в течение 24-48 часов.
Ключевые результаты
15 магазинов · 200k+ товаров
Pipeline синхронизации и массовой публикации каталога: загрузка карточек, обновления данных, поставки, отчёты, интеграции с Wildberries API и Sima-land API.
Mapping layer характеристик
Массовое заполнение характеристик из данных поставщиков через словари соответствий и унификацию атрибутов в целевой модели каталога.
Быстрый старт новых магазинов
Автоматизация первичной заливки ассортимента из единого процесса: при готовых исходных данных новый магазин наполнялся с нуля за несколько дней.
Где чаще всего теряются деньги
Ручные операции
Excel‑хаос и копипаст съедают часы команды и превращают ошибки в прямые потери выручки.
Нестабильные интеграции
Срывы интеграций = стоп продаж, штрафы и заваленные задачи без мониторинга и ретраев.
Медленные отчёты
Отчёты появляются с опозданием, а решения принимаются без фактической картины.
Риски безопасности
Секреты и доступы без дисциплины приводят к блокировкам и рискам безопасности.
Услуги
Telegram-бот для бизнеса
Быстрые операции и контроль без ручных таблиц.
Автоматизация работы с Wildberries
Стабильные выгрузки и меньше ручной рутины.
Автоматизация работы с Sima-land
Ускорение обработок и контроль ошибок.
Массовая загрузка карточек товаров
Быстрый запуск ассортимента без потерь на правки.
Обновление цен и остатков
Актуальные остатки и цены без человеческого фактора.
Интеграция с API маркетплейсов
Единый слой интеграций с мониторингом и ретраями.
Кейсы
Сервис массовой загрузки карточек товаров на Wildberries
Проблема: запуск ассортимента тормозился из‑за Excel‑ошибок и ручной загрузки. Решение: сервис валидирует данные, проверяет категории и грузит асинхронно с логированием. Результат: ускорена публикация карточек и снижено число ручных правок.
Python
FastAPI
PostgreSQL
Docker
Wildberries API
Telegram-бот для управления каталогом и служебными операциями
Проблема: операционные задачи зависели от людей и постоянного контроля. Решение: бот автоматизировал сбор проблемных товаров, запуск сценариев и генерацию файлов. Результат: ежедневные операции ускорились и перестали зависеть от ручной рутины.
Python
Telegram Bot API
PostgreSQL
Wildberries API
Внутренняя админка и backend для каталога Sima-land и Wildberries
Проблема: разрозненные данные и отсутствие контроля доступа тормозили работу каталога. Решение: единое API, кэш тяжёлых запросов, роли и ограничения. Результат: быстрее доступ к данным и меньше инцидентов из‑за ошибок доступа.
Python
FastAPI
PostgreSQL
SQLAlchemy
Redis
Аналитический backend для Wildberries
Проблема: отчёты собирались долго, решения принимались вслепую. Решение: агрегации и оптимизированные запросы для продаж, выкупов, отзывов и остатков. Результат: аналитика стала доступна быстрее, управление продажами точнее.
Python
FastAPI
PostgreSQL
Redis
Wildberries API
Генерация описаний товаров через DeepSeek API
Проблема: ручное написание описаний тормозило вывод товаров. Решение: массовая генерация, очистка контента и сбор итоговых файлов. Результат: выпуск карточек ускорился, трудозатраты снизились.
Python
DeepSeek API
Excel
REST API
Опыт
2025 — н.в.
Rocket Sells · Fullstack developer
Платформа автоматизации маркетплейсов: карточки, поставки, характеристики, цены/остатки, синхронизация каталога и интеграции.
Результаты: pipeline синхронизации и массовой публикации для 15 магазинов (200k+ товаров на магазин), слой нормализации данных (дедупликация, fuzzy matching), mapping layer характеристик.
2021 — 2024
KREIT · Backend-разработчик
Системы мониторинга ресурсов: сбор/анализ/визуализация параметров оборудования и ЖКХ, фоновые расчёты и отчётность.
Результаты: аварийные простои сократились на 25%, производительность системы выросла на 30% (за счёт асинхронных обработок и оптимизации).
Технологии и приоритеты
01
Надежность
Ретраи, таймауты, идемпотентность, мониторинг и контроль лимитов API.
02
Производительность
Оптимизация запросов, индексы, кэширование и батч-операции там, где это реально снимает нагрузку.
03
Безопасность
Управление токенами, разграничение доступа, аудит изменений и минимально необходимые права.
04
Эксплуатация
Docker, логирование, метрики, управляемые релизы и предсказуемое сопровождение в проде.
Как я работаю
Архитектура
Чистые слои без хаоса
Domain, services, repository, конфигурация через env и 12-factor подход там, где он действительно нужен.
Качество
Код, который не стыдно поддерживать
Pytest, type hints, pre-commit, code review и покрытие критичных сценариев, а не показушные тесты ради галочки.
Надежность
Обработка сбоев как часть дизайна
Backoff, таймауты, rate-limit, идемпотентные эндпойнты, пагинация и батчи вместо наивных линейных вызовов.
Данные
База не должна быть узким местом
Миграции, индексы, EXPLAIN, Redis, денормализация по показаниям, а не “на всякий случай”.
Документация
Чтобы проект жил после релиза
OpenAPI, ADR по ключевым решениям и README, из которого проект реально можно поднять, а не только прочитать.
Технологический стек
Контакты
Локация
Россия, Екатеринбург (GMT+5)