Обязанности и достижения:
Мой основной проект — разработка системы цифровизации производственных процессов для атомной отрасли. Это распределённая high-load платформа, состоящая из множества микросервисов, которая обрабатывает данные с промышленного оборудования в реальном времени, рассчитывает метрики эффективности и предоставляет API для интеграции с другими корпоративными системами (1C, SAP-подобные системы).
Архитектура и стек:
Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, Apache Airflow, Linux
Архитектура: микросервисная, event-driven, с асинхронной обработкой событий
Коммуникация: REST API, WebSocket для real-time данных, интеграция через REST с внешними системами
Инфраструктура: GitLab CI/CD, Docker Swarm, мониторинг через Prometheus + Grafana
Конкретные задачи и достижения:
1. Разработка ядра платформы — микросервиса расчёта производственных метрик
Спроектировал и реализовал с нуля микросервис на FastAPI, который обрабатывает поток событий с оборудования (до 10K событий/час).
Реализовал асинхронную обработку через asyncio + aiohttp, что позволило снизить latency с 200мс до 50мс на обработку одного события.
Разработал алгоритмы агрегации временных рядов:
Реализовал оконные функции для расчёта скользящих средних за 1/8/24 часа.
Создал механизм расчёта KPI (OEE, простоя, эффективности) с учётом сменности и календаря производства.
Оптимизировал алгоритмы работы с временными рядами: перешёл с наивного O (n²) подхода к использованию prefix sum и сегментных деревьев для расчётов за O (n log n).
Результат: система внедрена в 3 филиалах, автоматизация расчётов экономит 15+ часов работы инженеров в неделю.
2. Работа с базами данных и оптимизация
PostgreSQL — основная БД для хранения метрик и конфигураций:
Спроектировал схему БД с партиционированием по времени (range partitioning по месяцам) для таблиц с 50+ млн записей.
Написал и оптимизировал сложные аналитические запросы с использованием оконных функций (LAG, LEAD, SUM OVER).
Реализовал материализованные представления для предрасчёта ежедневных отчётов.
Провёл ревизию индексов: добавил partial indexes для часто запрашиваемых статусов, composite indexes для частых фильтров по времени и типу оборудования.
Результат: время выполнения ключевых отчётных запросов сократилось с 8–12 секунд до 1–2 секунд.
Redis — для кэширования и сессий:
Реализовал двухуровневое кэширование: in-memory LRU-кэш в сервисе + Redis для распределённого кэша.
Настроил TTL и политики инвалидации кэша при изменении данных.
Использовал Redis Sorted Sets для хранения "горячих" метрик за последний час.
3. Разработка ETL-пайплайнов и оркестрация
Использовал Apache Airflow для оркестрации фоновых задач:
Создал DAG для ежедневного расчёта сводных отчётов (в 2:00 ночи).
Реализовал пайплайн загрузки данных из внешней системы 1C через их REST API:
Инкрементальная загрузка изменений (delta load) вместо полной выгрузки.
Обработка и валидация данных (проверка целостности, приведение типов).
Механизм retry с exponential backoff при сбоях API.
Результат: нагрузка на БД при загрузке данных снизилась на 30%.
4. Рефакторинг и оптимизация legacy-кода
Унаследовал часть кода на Flask 1.x с синхронной архитектурой:
Провёл постепенный рефакторинг: выделил бизнес-логику в отдельные модули, добавил type hints (Pydantic), внедрил dependency injection.
Мигрировал критические эндпоинты на асинхронную версию.
Результат: производительность ключевого API (расчёт метрик за период) увеличилась на 25% (с 1200 rps до 1500 rps на том же железе).
5. Разработка API и интеграции
Спроектировал REST API с нуля:
Реализовал версионирование API (v1/, v2/).
Добавил пагинацию (cursor-based для больших наборов данных).
Реализовал фильтрацию, сортировку, выбор полей (field selection).
Настроил rate limiting (10 запросов/сек на пользователя).
Документирование: полностью описал API в Swagger/OpenAPI, добавил примеры запросов и ответов.
Интеграция с 1C:
Разработал адаптер для REST API 1C с обработкой их специфичного формата (JSON с вложенными массивами).
Реализовал механизм очереди команд для асинхронного выполнения.
6. Качество кода и процессы
Покрытие тестами: pytest + unittest, достигли 85% coverage для бизнес-логики.
Code review: активно участвовал в ревью кода, внедрил checklist для ревью (типизация, обработка ошибок, логирование).
Логирование: структурированное логирование через structlog, отправка логов в ELK-стек.
Мониторинг: настройка метрик (счётчики ошибок, время ответа, загрузка БД), алерты в Telegram.Технические детали реализации:
Использовал SQLAlchemy Core (не ORM) для сложных запросов к PostgreSQL.
Для асинхронной работы с БД — asyncpg.
Сериализация/десериализация — Pydantic + orjson (вместо стандартного json для скорости).
Конфигурация — pydantic-settings с поддержкой.env файлов.
Контейнеризация — многоконтейнерный Docker (сервис + PostgreSQL + Redis), docker-compose для локальной разработки.