Доступные специалисты
Python-разработчики, backend-инженеры, data engineers и ML-инженеры.
Разработка на Python
Python используем там, где нужно быстро собрать надежный backend, API или внутренний сервис без лишнего технологического шума.
Обычно подключаемся, когда проекту нужна понятная серверная архитектура, интеграции с внешними системами и связка с data- или ML-контуром.
Что делаем
Backend и API
Проектируем серверную часть, внутренние сервисы и интеграционные контуры под реальные продуктовые сценарии.
Внутренние системы
Собираем кабинеты, админки, автоматизацию процессов и сервисные инструменты для операционных команд.
Data-сервисы
Готовим ETL-потоки, сервисы подготовки данных и связку между продуктом, аналитикой и хранилищем.
ML-интеграции
Встраиваем модели и inference-слой в существующий backend, а не держим ML отдельно от продукта.
Технологии
Web и API
- Django
- Flask
- Django REST framework
- FastAPI
Асинхронность и данные
- Celery
- Redis
- Pandas
- NumPy
Хранилища и интеграции
- PostgreSQL
- MongoDB
- MySQL
- RabbitMQ
Эксплуатация
- Docker
- Sentry
- Grafana
- ELK
Подход к работе
Читаемая архитектура
Делаем backend таким, чтобы его можно было поддерживать и спокойно развивать дальше.
Стек под задачу
Выбираем Django, Flask или FastAPI по характеру проекта, а не по инерции.
Сразу про эксплуатацию
Учитываем очереди, мониторинг, логи и воспроизводимость окружений уже в базовом контуре.
Связка с data
Не разделяем искусственно backend, data engineering и ML, если продукту нужна единая платформа.