All mentors
Дмитрий Сергеев
Fully booked

Study price

First session -30%
19$/ hour
Session with mentor
27$/ hour
10 sessions pack -10%
25$/ hour
15 minute test
Free
Extra services
Remote project review
Depends on complexity
Eligible for payments via wire transfer How it works?

Дмитрий Сергеев

Тюмень, Russia / GMT+05

Системный администратор / DevOps EngineerNotamedia

Solvery mentor icon
185
Sessions complete

Python Бэкенд разработчик. Занимаюсь разработкой c 2016 года. Принимал участие в разработке проектов с нуля, а также в поддержке проектов с большим количеством легаси кода (например, до текущего временни поддерживаю несколько проектов написаных на django 1.4). Участвую в разработке микросервисных архитектур, пишу бэкенд (микросервисы) на python, администрирую облачные конфигурации. Нахожу вдохновение в исходном коде!

🤝 Can help with

Поможетновичкам Junior Middle Senior разобраться с проектомпрокачать навыкис выполнением рабочей задачис выполнением тестового задания
  • Помогу с проектом / запуск проекта в продакшен / маштабирование проекта в облаке

💻 Work experience

October 2023 — until now

NotamediaСистемный администратор / DevOps Engineer

September 2020 — September 2023

Bawaga sellerBackend Team Lead

January 2017 — August 2020

Statpad geomarketingBackend Team Lead

🤟 Projects

Statpad Geomarketing

Руководил и сам принимал непосредственное участие в разработке функционала личного кабинета. В проекте была реализован функционал заказа услуг для анализа торговых точек оффлайн-ритейла. Клиент получал, в качестве результата оказания услуг, аналитический отчет и рекомендации от экспертов. Под моим руководством был разработан софт для подсчета пешеходного трафика. Алгоритм на базе OpenCV, считал количество людей на видео, их направление и удаленность от анализируемой торговой точки. Также разработанный софт для услуги "Тепловая карта торгового зала" позволяет клиентам оценить ключевые точки и маршруты покупателей.

BAWAGA Seller

Руководил разработкой личного кабинета, а также разработкой микросервисной архитектуры. Сервис объединяет данные со всех маркетплейсов в одну базу данных и позволяет прогнозировать закупку товаров, в том числе для сезонных товаров. Сервис позволяет анализировать динамику продаж и заблаговременно предпринять изменения в ценовой политике. В сервисе реализована интеграция с маркетплейсами Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркет.