// python backend developer

Разрабатываю умные
бэкенд-решения
для вашего бизнеса

Телеграм-боты, RAG-агенты, WEB/ML-приложения, интеграции с маркетплейсами и автоматизация процессов

Написать в Telegram → Посмотреть кейсы
RAG-agent diagram
// услуги

Что я делаю

Полный цикл разработки — от идеи до запуска в продакшн

🤖
MAX/Telegram-боты
Боты любой сложности: воронки продаж, приём оплат, интеграции с CRM и уведомления
🧠
RAG-агенты и LLM
Умные ассистенты на базе ваших данных с OpenAI / Claude API и семантическим поиском
🌐
Веб-приложения
REST API и полноценные сервисы на FastAPI и Django — быстро, надёжно, с документацией
⚙️
Автоматизация
Скрипты и фоновые сервисы для устранения рутины и автоматизации бизнес-процессов
🛒
Маркетплейсы
Интеграции с Wildberries, Ozon, СДЭК и другими: остатки, заказы, аналитика в реальном времени
📊
ML-приложения
Предсказательные модели, аналитика данных, обработка текста и изображений
// кейсы

Реальные проекты

Задачи, которые я решал — с конкретными результатами

все
telegram
llm / rag
автоматизация
маркетплейсы
Корпоративный ассистент для юридической компании
RAG-агент
Задача: юристы тратили 2–3 часа на поиск прецедентов в архиве договоров.

Решение: RAG-система на LangChain + Qdrant, телеграм-бот как интерфейс.
−87%
время поиска
12к
документов в базе
3 дня
до запуска
LangChain Qdrant OpenAI Aiogram
Синхронизация остатков Wildberries + Ozon в реальном времени
маркетплейсы
Задача: товар продавался на двух площадках, остатки расходились — oversell.

Решение: сервис синхронизации с очередью событий на Redis, обновление каждые 90 сек.
0
oversell за 6 мес.
90с
синхронизация
FastAPI Redis RabbitMQ WB API
Бот-воронка для онлайн-школы с оплатой и CRM
telegram
Задача: менеджеры вручную вели запись и принимали оплаты — часть заявок терялась.

Решение: бот с воронкой, ЮKassa, вебхуком в AmoCRM и авторассылками.
+34%
конверсия в оплату
−100%
ручная обработка
aiogram ЮKassa AmoCRM PostgreSQL
ML-модель прогнозирования оттока клиентов
ML
Задача: компания теряла клиентов, не зная заранее кто уйдёт.

Решение: модель на gradient boosting, REST API для интеграции с CRM, дашборд с риск-скорами.
82%
точность модели
−23%
отток клиентов
scikit-learn pandas FastAPI Docker
// стек

Технологии

Инструменты, с которыми я работаю ежедневно

Python
FastAPI
LangChain
LLM/AI API
aiogram
Django
PostgreSQL
Redis
Docker
RabbitMQ
Qdrant
scikit-learn
pandas
SQLAlchemy
Nginx
Git
// контакты

Обсудить проект

Напишите — отвечу в течение нескольких часов

Telegram: @AsyncPyDev tig.lakt@gmail.com GitHub

Расскажите задачу — я оценю сроки и стоимость. Работаю с проектами от небольших скриптов до полноценных систем.

Есть вопросы?
AI-ассистент
Привет! Я AI-ассистент. Спрашивайте об условиях работы, услугах или ценах — отвечу на всё 👋