Аналіз
Зрозуміти задачу, користувачів, поточні процеси та реальні обмеження до написання коду.
[Vladyslav Savchenko] Інженер backend-систем і AI-автоматизації
Проєктую та розробляю backend-системи на Python, AI-інтеграції та платформи автоматизації — поєдную складну логіку, дані й інтерфейси в надійні програмні продукти.
Живу в Гданськ, Польща · Віддалено по всьому світу
01[Інженерна філософія]
Будувати системи, а не розрізнені функції.
Надійному ПЗ потрібно більше, ніж робочий код. Архітектура, цілісність даних, спостережуваність, відновлення після збоїв і супроводжуваність важать не менше за функціональність.
Згруповані так, як вони поєднуються в реальних продуктах, а не стіною логотипів.
Сервіси, що координують роботу, спілкуються із зовнішнім світом і продовжують працювати, коли він поводиться непередбачувано.
Моделі даних, що лишаються коректними, коли їх читає й пише дедалі більше підсистем.
Мовні моделі там, де вони допомагають, детерміновані правила там, де важлива коректність.
Інтерфейси, що роблять складний стан бекенда зрозумілим.
Ринкові дані, сигнали й контроль ризиків — спроєктовані, а не обіцяні.
Запустити ПЗ, зберегти його спостережуваність і довести, що воно досі працює.
03[Вибрані роботи]
Astra Raven — робоча production-екосистема торгової та AI-автоматизації. Її підсистеми показано тут як окремі інженерні кейси — разом із самостійними інструментами, створеними поруч із нею.
Це не окремі клієнтські проєкти. Одна система — багато складних задач.
Обсяг, терміни та вартість визначаються після розбору ваших вимог — не раніше.
Backend-сервіси на Python, архітектура застосунків, API-інтеграції, серверна логіка та обробка даних.
Внутрішні платформи · API-бекенди · Бізнес-системи на замовлення
Додавання AI-функцій в наявні застосунки, проєктування процесів на базі LLM, інтеграція моделей і структурована автоматизація.
AI-асистенти · Інтелектуальні процеси · Бізнес-інструменти на LLM
Автоматизація обміну даними між сервісами, обробка вебхуків, фонові процеси та інтеграція бізнес-систем.
Інтеграції з CRM · Конвеєри подій · Автоматичні звіти
Компоненти торгової автоматизації, аналітики, обробки ринкових даних, контролю ризиків і моніторингу.
Торгові бекенди · Обробка сигналів · Фінансові дашборди
Користувацькі застосунки й інтерфейси, пов’язані з backend-сервісами.
Telegram Mini Apps · Веб-дашборди · Особисті кабінети
Аудит, діагностика, виправлення помилок, модернізація архітектури, підвищення надійності та супровід систем у продакшені.
Налагодження в продакшені · Модернізація бекенда · Супровід автоматизації
05[Процес розробки]
Зрозуміти задачу, користувачів, поточні процеси та реальні обмеження до написання коду.
Спроєктувати основні компоненти, структури даних та інтеграції — і те, як вони ламаються.
Покрокова розробка бекенда, інтерфейсів та автоматизації невеликими частинами, які можна перевірити.
Тестування поведінки системи, помилок, станів і критичних сценаріїв — не лише «щасливого шляху».
Розгортання у відповідному середовищі та перевірка того, як система поводиться там насправді.
Моніторинг, діагностика й подальший розвиток після запуску.
AI-інструменти пришвидшують розробку, але не замінюють технічного контролю. Кожна зміна зрозуміла, перевірена й протестована.
[Обговорімо]
Від архітектури бекенда й AI-автоматизації до готових програмних продуктів — розкажіть, що ви будуєте.
Відкритий до вибраних фриланс-проєктів, віддаленої співпраці та довгострокової розробки.