Dimash Janibekov DizzyZ7

Превращаю сложные бизнес-процессы и ненадежные интеграции в системы, которые можно развернуть, наблюдать, сопровождать и восстанавливать.

Профиль

Я Senior Backend / Integration & Automation Engineer с 3+ годами коммерческого опыта и самостоятельной инженерной практикой с 2019 года.

Моя сильная зона — участок между бизнес-требованием и реальной эксплуатацией: Python backend, PostgreSQL, REST/OpenAPI, webhooks, асинхронная обработка, внешние интеграции, надежность, observability и владение результатом после релиза.

Работал с внутренней MedTech-платформой, координировал техническую работу команды из 6 человек и развивал интеграционные/автоматизационные процессы для пяти ресторанных сетей — CRM, helpdesk, 1С, loyalty-платформы, Telegram, формы, SMS и внешние API. В выделенных типовых процессах доля автоматизированной обработки достигала до 87%.

Параллельно развиваю публичные production-oriented проекты на Go, TypeScript и AI/RAG, когда они усиливают продукт и backend-архитектуру, а не подменяют ее.

Лучшее совпадение по ролям: Senior Python Backend, Backend / Integration, Platform / Internal Tools, Automation, AI Backend, event-driven и reliability-heavy продуктовые команды.

Что умею закрывать end-to-end

Backend и данные

Python, FastAPI, asyncio, SQLAlchemy, Alembic, Pydantic
Django / Django Ninja / Flask — проектная и прикладная практика
PostgreSQL, Redis, SQL, JSON/JSONB, migrations, indexes
Доменная модель, транзакции, row locking, жизненный цикл данных
REST/OpenAPI, webhooks, WebSocket, внешние API

Надежность и распределенные сценарии

Idempotency, deduplication, retries/backoff, replay
Durable queues, transactional outbox, at-least-once semantics
Rate limiting, timeouts, DLQ-style failure handling
Audit trail, correlation IDs, graceful shutdown
Health/readiness checks, runbooks, recovery paths

Security и observability

JWT, opaque tokens, RBAC/OIDC, access-control boundaries
HMAC signatures, token hashing, input validation, SSRF protection
Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, structured JSON logging
CodeQL, Trivy, pip-audit, security-oriented CI
OWASP-aware backend design и least-trust интеграции

Delivery и продуктовая инженерия

Docker, Docker Compose, Linux, Nginx, GitHub Actions, GHCR
Pytest, unittest, Playwright, API/DB/E2E и smoke testing
Требования, декомпозиция, AS-IS/TO-BE, BPMN, API contracts
Техническая документация, ADR, release/support ownership
Go, TypeScript/Next.js/React и PHP/Yii2 в отдельных проектах

Флагманские инженерные системы

Проект	Что показывает	Стек
JANQOR (активный private-продукт)	Operational control plane для выявления бизнес-потерь, запуска управляемых действий, сбора доказательств и измерения recovered value. Первый вертикальный рынок — рестораны. Multi-tenant boundaries, operator credentials, transactional outbox, readiness/telemetry и PostgreSQL E2E.	Python · FastAPI · SQLAlchemy async · PostgreSQL · Redis · Celery
ChainScribe API	Security-focused backend с dual auth, Argon2, token hashing, ownership enforcement, row locks, immutable audit events, Redis rate limiting и production CI.	Python · Django Ninja · PostgreSQL · Redis · Docker
StormRelay	Event-correlation / incident-response control plane с at-least-once processing, JetStream, durable runbooks, RBAC/OIDC и tracing через async boundaries.	Go · PostgreSQL · NATS JetStream · OpenTelemetry
SignalBox	Webhook gateway с durable PostgreSQL queue, deduplication, replay, HMAC forwarding, SSRF guard, Prometheus metrics и security CI.	Go · PostgreSQL · OpenAPI · Docker
Intelligent Support Orchestrator	RAG-backend, где ingestion/retrieval/LLM-нагрузка отделена от синхронного API path и выполняется background workers.	Python · FastAPI · Celery · Redis · Qdrant · LangChain
WTF / Work Task Flow	Self-hosted task/project platform с независимым от транспорта domain core, PostgreSQL persistence, REST/OpenAPI и realtime collaboration.	TypeScript · Next.js · PostgreSQL · WebSocket/Yjs · Docker
QA Microservices E2E	Проверяемые state transitions по цепочке API → UI → PostgreSQL, изолированные test data, cleanup, traces/screenshots, Allure и CI.	Python · Pytest · Playwright · PostgreSQL · Docker
HomeLedger	Self-hosted продукт с Flutter-клиентом и FastAPI backend, JWT, migrations, tests и явными mobile/backend boundaries.	Flutter · FastAPI · PostgreSQL · SQLAlchemy · Docker

Еще выбранные проекты

AI Ticket Agent — FastAPI-сервис классификации обращений, определения приоритета и подготовки черновика ответа с PostgreSQL, Redis и явной обработкой дублей.
TelcoNet Guardian — async network monitoring, SLA tracking, Prometheus/Grafana и operational alerts.
Dodo CV Table Detector — lightweight OpenCV pipeline для определения состояния зон через ROI/background modeling и event timeline.
SME Cashflow Copilot — forecasting и what-if decision support на FastAPI/Pandas с audit-friendly результатами.
WorkNest API — компактный FastAPI/PostgreSQL сервис с SQLAlchemy, Alembic, Docker и Pytest.

Коммерческий опыт — кратко

Независимая разработка / самозанятость — Senior Backend / Automation Engineer, 2026 — настоящее время
Production-oriented backend, интеграционные и automation-системы. Текущий фокус — JANQOR и публичные инженерные проекты с надежной обработкой событий, security boundaries, тестированием, CI/CD и observability.

ООО «МЕДКЛИК» — Backend & Integration Engineer, октябрь 2025 — январь 2026
Внутренняя MedTech-платформа: Python/PHP/Yii2, PostgreSQL/SQL, REST API, webhooks. Анализ требований, надежный обмен данными, production diagnostics и восстановление сервисов. Техническая координация команды из 6 человек.

ИП ЮР Е.В. / ООО «ПРОФИТЭНДХОРЕКА» — Integration & Automation Engineer, ноябрь 2023 — октябрь 2025
Интеграционный контур пяти ресторанных сетей: Usedesk, Mindbox, LoyaltyPlant, CRM, 1С, Telegram, формы, SMS и внешние API. Python-автоматизации, routing/SLA, BPMN и устойчивость к дублям, rate limits и partial failures. До 87% выделенных типовых сценариев переведено в автоматизированный контур.

Техфорвард — Python Developer, декабрь 2022 — ноябрь 2023
Backend-компоненты кроссплатформенного аналитического приложения: сбор, обработка и агрегация данных, внутренние API, аналитика и GitHub Actions release-сборки для Windows, macOS и Linux.

Инженерный подход

Понять бизнес-инвариант
        ↓
Определить домен и API-контракт
        ↓
Спроектировать failure semantics, а не только happy path
        ↓
Реализовать транзакции / idempotency / observability
        ↓
Проверить state transitions между границами системы
        ↓
Развернуть, мониторить, диагностировать и восстанавливать

Предпочитаю modular monolith, когда его достаточно. Микросервисы использую только тогда, когда независимое владение, масштабирование или изоляция отказов действительно оправдывают дополнительную операционную сложность. При модернизации legacy предпочитаю постепенное выделение компонентов и четкие контракты вместо рискованного полного rewrite.

AI / RAG как backend-компетенция

Использую LLM как контролируемый компонент внутри программной системы, а не как замену детерминированной бизнес-логики.

Типовые паттерны в моих проектах:

ingestion базы знаний, embeddings и vector retrieval;
structured output и schema validation;
background execution, retries и idempotency;
human-review или deterministic decision layer там, где цена ошибки высока;
PostgreSQL / Qdrant / pgvector и отслеживаемый source context;
интеграция через FastAPI, Docker deployment и operational monitoring.

Образование и языки

СПбПУ Петра Великого — Институт компьютерных наук и кибербезопасности, «Информационные системы и технологии», заочно, 2023 — настоящее время.
1 место, инженерный трек Кейс-чемпионата Петра Великого — концепция автономного промышленного TTS/STT-модуля для систем оповещения.
Русский — родной · English — B2 · Čeština — B2 · Deutsch — A2.

Контакты

Открыт к ролям Backend, Integration, Platform, Automation и AI Backend.

Санкт-Петербург · +7 (999) 521-28-81 · github.com/DizzyZ7

Navigation Menu