BACKEND / INTEGRATION / AUTOMATION

Димаш Джанибеков.
Инженер систем, которые не разваливаются на интеграциях.

Backend / Integration & Automation Engineer

3+ года коммерческой разработки. Перевожу требования и нестабильные внешние API в предсказуемые backend-сервисы, интеграционные контуры и автоматизированные процессы — с наблюдаемостью, защитой от дублей и понятным восстановлением после сбоев.

  • Санкт-Петербург · удаленно
  • Python · Go · PostgreSQL · REST/OpenAPI
  • Русский C2 · English B2 · Čeština B2

Подтвержденный масштаб

3+года коммерческой разработки
5ресторанных сетей в интеграционном контуре
≈24 000обращений в месяц проходило через контур
60+типовых сценариев автоматизации
до 87%*успешных автообработок в выделенных категориях

* Не доля от всех 24 000 обращений. Метрика относится только к выделенным типовым категориям. Успех: тикет прошел автоматический workflow и не был переоткрыт или повторно инициирован пользователем в течение 72 часов после закрытия; расчет по данным helpdesk, контроль через Grafana.

01 / COMMERCIAL IMPACT

Интеграционный контур поддержки для пяти ресторанных сетей.

КОММЕРЧЕСКИЙ ОПЫТ · NDA-SAFE

Не демонстрационный проект: рабочий контур с helpdesk, CRM, 1С, программами лояльности, формами, Telegram и внутренними сервисами.

A / CONTEXT

Разрозненные каналы должны были работать как единая система.

Обращения поступали из helpdesk, Яндекс Форм, мобильного приложения и внутренних каналов. Дальше требовались классификация, очереди, ответственные, SLA, уведомления и передача данных между Usedesk, Mindbox, LoyaltyPlant, CRM, 1С и другими сервисами.

B / OWNERSHIP

От требований до эксплуатации.

  • Разбор процессов и формализация интеграционных сценариев
  • API/webhook-взаимодействия, маршрутизация, статусы и SLA
  • SQL, логи и Grafana для диагностики и контроля

C / RELIABILITY

Ошибки интеграций считались штатным сценарием.

  • Дедупликация и защита от повторных событий
  • Partial failures, rate limits и неконсистентные данные
  • Повторная обработка и восстановление цепочек

02 / ENGINEERING PROFILE

Сильное ядро: backend, интеграции, надежность.

Системный анализ и AI/RAG дополняют профиль, но не маскируют основную специализацию.

01

Backend & API

Python/FastAPI, Go, PostgreSQL, Redis, фоновые задачи, data models и API-контракты. От бизнес-логики до deployment и сопровождения.

02

Интеграции и анализ

Требования, AS-IS/TO-BE, BPMN/UML, REST/OpenAPI, webhooks, сопоставление данных, сценарии взаимодействия и критерии приемки.

03

Надежность и L3

Idempotency, retries/backoff, дедупликация, rate limits, observability, диагностика по логам и SQL, восстановление после частичных сбоев.

04

AI / RAG Systems

Интегрирую модели как контролируемый backend-компонент: structured output, schema validation, retrieval, очереди, источники, аудит и evaluation.

03 / PUBLIC ENGINEERING EVIDENCE

Не бейджи технологий. Исходный код и инженерные решения.

Флагманские репозитории отобраны по глубине: надежность, security boundaries, failure semantics, observability и воспроизводимый запуск.

04 / COMMERCIAL EXPERIENCE

Траектория от Python backend к владению интеграционным контуром.

Коммерческий опыт и независимая инженерная практика показаны отдельно — без искусственного увеличения стажа.

Backend & Integration Engineer

ООО «МЕДКЛИК» · MedTech

Внутренняя платформа: Python, PHP/Yii2, PostgreSQL/SQL, REST API, webhooks, CRM/helpdesk. Анализ требований и существующей логики, выпуск изменений, production-сопровождение, диагностика по логам и SQL, восстановление сервисов в Linux.

Integration & Automation Engineer

ИП ЮР Е.В. / ООО «ПРОФИТЭНДХОРЕКА» · HoReCa

Проектирование и эксплуатация интеграционного IT-контура пяти ресторанных сетей: API/webhooks, маршрутизация, SLA, статусы, уведомления и регулярные data operations. 60+ автоматизированных сценариев, около 24 000 обращений в месяц через контур, до 87% успешной обработки в выделенных категориях.

Python Developer

Техфорвард · кроссплатформенное ПО

Backend desktop-приложения: сбор, обработка и агрегация данных, API и аналитические метрики. GitHub Actions CI/CD и release-сборки под Windows, macOS и Linux.

2019 — NOW

Независимая инженерная практика

Собственные backend-, automation- и AI/ML-системы: требования, архитектура, код, тесты, Docker, CI/CD и observability. Этот период не заявляется целиком как коммерческий стаж.

05 / WAY OF WORKING

Держу контекст дальше одного endpoint.

Сильнее всего там, где нужно соединить бизнес-процесс, контракт между системами и реальное поведение production.

  1. 01Разобрать

    Цель, AS-IS/TO-BE, данные, ограничения, failure scenarios.

  2. 02Спроектировать

    API-контракт, модель данных, sequence flow, NFR и acceptance criteria.

  3. 03Реализовать

    Backend, интеграции, фоновые процессы, тесты и CI/CD.

  4. 04Эксплуатировать

    Логи, метрики, алерты, runbooks, incident analysis и recovery.

06 / FOUNDATION

Техническая база и проверяемые сигналы.

ОБРАЗОВАНИЕ

СПбПУ Петра Великого

Информационные системы и технологии, 09.03.02 · 2023 — сейчас

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ

ČVUT FIT · UJEP

Информационная безопасность, академический перерыв · Applied Informatics

НАГРАДА

1 место · инженерный трек

Кейс-чемпионат Петра Великого: концепция автономного промышленного TTS/STT-модуля.

СЕРТИФИКАТЫ

Google IT

IT Support · IT Security · System Administration & Infrastructure Services

07 / CONTACT

Ищете инженера для backend, интеграций или автоматизации?

Открыт к продуктовым и инфраструктурным задачам, где важны надежность, ясные контракты и владение результатом после релиза.