Senior Backend / Full Stack разработчик. Автоматизирую процессы. Внедряю ИИ.

Python (FastAPI, Django, AsyncIO) · TypeScript (React) · PostgreSQL · Redis · Docker · GitLab CI/CD · локальные LLM, RAG, мульти-агентные системы.

Казань · удалённо, гибридно, готов к переезду · 7+ лет в коммерческой разработке, стаж подтверждён электронной трудовой книжкой.

Резюме — radif.ru · Демо ИИ-агента · Telegram @radif_ru · i@radif.ru · Habr Career

• Старший разработчик и системный аналитик в ООО «Творческое Образование» — две штатные должности с 2025 года. Платформа для двух федеральных сетей школ (GRAFIKA и ArtTech): веб, Android, iOS и Telegram-бот на одной кодовой базе. С 2026 года отвечаю за backend, frontend, DevOps, QA, архитектуру и системную аналитику.
• Магистратура НИЯУ МИФИ, 2026–2028 — «Обработка данных и применение искусственного интеллекта», очная форма. Параллельно зачислен на Цифровую кафедру МИФИ (программа федерального проекта «Университеты для поколения лидеров») — второй диплом о профессиональной переподготовке, программа «Вайб-кодинг: разработка приложений с помощью AI».

• ai-multi-agent-system — флагман. Локальная мульти-агентная система на self-hosted LLM (Ollama): цикл thought → action → observation, роли Planner / Executor / Critic, 19 инструментов (почта, Яндекс.Диск, веб, OCR, cron-планировщик), три канала — Telegram, MAX и консоль — на одном доменном контракте, RAG-память на sqlite-vec, vision и голос. 15 спринтов с Definition of Ready / Done, observability в self-hosted GlitchTip. Скриншоты живых сессий.
• local-rag-mcp — локальная база знаний на RAG и MCP: гибридный поиск BM25 + векторный со слиянием RRF, cross-encoder reranker, FAISS, ответы локальной LLM через Ollama.
• fine-tuning — дообучение LLM методом LoRA (PEFT) на моделях из HuggingFace Hub.
• www — исходный код radif.ru: без фреймворков и сборки, 0 рантайм-зависимостей, Docker + Nginx на своём VPS, строгий CSP, 7 проверок в CI.

Ранние проекты — в основном 2021 года и раньше: Django, DRF + React, PyQt, data mining, свой веб-фреймворк — лежат в списке репозиториев; часть демо до сих пор работает на моём VPS.

• Детерминированное — скриптом, а не ИИ. Линтеры, тесты, контроль покрытия, синхронность документации и деплойные проверки — гейты в CI и один preflight до коммита. ИИ остаётся там, где нужно суждение.
• ИИ-агенты ускоряют рутину, но не решают за инженера. Один свод правил AGENTS.md для Cursor, Windsurf, Devin, Claude Code, GitHub Copilot и JetBrains AI; архитектура, ревью и финальные решения — за мной.
• Проверяю результат, а не намерение. После деплоя скрипт сверяет статусы всех джобов пайплайна и доступность стендов: «задеплоил» не означает «надеюсь, доехало».
• Разбираюсь, как устроено под капотом. С фреймворками читаю исходники, а часть инструментов писал сам: свой веб-фреймворк, клиент-сервер на голых сокетах.

45+ таблиц PostgreSQL · ~100 версионных миграций · 140+ REST-эндпоинтов · 35+ тыс. строк бэкенда · 110+ тыс. строк фронтенда · 9 ролей пользователей · 200+ unit-тестов на бэкенде и 140+ на фронтенде, сквозные сценарии на Playwright · GitLab CI: у бэкенда 9 стадий и 22 джоба, у фронтенда 8 стадий и 20 джобов, по три контура — тестовый стенд и два прода. Подробно — radif.ru/#job-creative.

• Backend: Python, FastAPI, Django, Django REST framework, AsyncIO, SQLAlchemy 2.0 async, asyncpg, Alembic, Pydantic, Celery, Socket.IO, WebSocket, REST, GraphQL
• Frontend: TypeScript, JavaScript, React, Vue.js, Vite, Feature-Sliced Design, Effector, Vitest, Playwright, Storybook
• Данные и брокеры: PostgreSQL, Redis, SQLite, MySQL, MongoDB, RabbitMQ, MQTT
• DevOps: Linux, Docker, Docker Compose, Nginx, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Let's Encrypt, Zabbix
• ИИ: Ollama, мульти-агентные системы, RAG, sqlite-vec, FAISS, MCP, LoRA fine-tuning, Tesseract OCR, faster-whisper, vision-модели