Я — Python backend-разработчик с опытом веб-разработки, интеграции AI и обработки данных. Делаю устойчивые REST API и сервисы, внедряю ML/AI в продукты, обеспечивая надёжность и масштабируемость.
🌍 Город: Саров, Россия
📧 Email: [email protected]
💬 Telegram: @panikolaev7
🐙 GitHub: https://github.com/PaulNikolaev
Ранее я служил в Федеральной службе исполнения наказаний России, где получил 20 лет управленческого и организационного опыта, после чего полностью сосредоточился на IT. За последние 2 года я перешёл в Python-разработку и создал несколько backend-проектов.
Я разрабатываю веб-приложения, REST API и системы с интеграцией AI, используя Django, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker и современные инструменты ML/AI. Также занимаюсь кроссплатформенной разработкой мобильных и десктопных приложений на Flutter с интеграцией AI-сервисов. Обеспечиваю безопасность, надёжность и масштабируемость создаваемых систем.
Постоянно развиваю навыки в Data Science, машинном обучении, Deep Learning и больших языковых моделях (LLM), интегрируя их в веб-приложения, мобильные решения и автоматизацию процессов. Люблю решать сложные задачи, объединяя backend-разработку, frontend и AI.
Дополнительно: SQLAlchemy (sync & async), JWT & OAuth2 аутентификация, Aiogram, LangChain, OpenAI API, RAG системы, FAISS, Keras, CUDA, CI/CD пайплайны, GitHub Actions
- Описание: Backend API для управления товарами, категориями и пользователями с аутентификацией, поиском по slug и асинхронными запросами к PostgreSQL.
- Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy (async), Docker, JWT, OAuth2
- Роль и вклад: Разработка REST API, реализация JWT/OAuth2, оптимизация асинхронных запросов к базе данных
- GitHub: Ссылка
- Описание: Два веб-приложения с авторизацией, CRUD, REST API, миграциями, кэшированием, деплой через Docker + Gunicorn + Nginx.
- Стек: Django, Django REST Framework, PostgreSQL, Docker
- Роль и вклад: Разработка backend-функционала, оптимизация запросов, настройка деплоя
- GitHub: Ссылка
- Описание: Бот для справки по пожарной безопасности с LLM (GigaChat), RAG (LangChain + FAISS + PyTorch), GPU-ускорением и асинхронной работой через Aiogram.
- Стек: Python, Aiogram, LangChain, FAISS, PyTorch, CUDA, Yandex Cloud Functions
- Роль и вклад: Разработка интеллектуальной Q&A системы, интеграция RAG поиска, асинхронная обработка команд
- GitHub: Ссылка
- Описание: Кроссплатформенное приложение для общения с 339+ моделями AI через OpenRouter и VSEGPT API. Статистика использования, аналитика расходов, безопасная аутентификация с шифрованием данных.
- Стек: Flutter, Dart, OpenRouter API, VSEGPT API, SQLite, sqflite, flutter_dotenv, fl_chart, crypto, JWT аутентификация
- Роль и вклад: Разработка кроссплатформенного UI, интеграция AI API, реализация аналитики и статистики, безопасное хранение данных с шифрованием
- GitHub: Ссылка
- Описание: Приложение на Gradio для загрузки пользовательских данных с поиском по RAG и генерацией ответов с помощью AI.
- Стек: Python, Gradio, LangChain, OpenAI API
- Роль и вклад: Создание интерфейса для загрузки документов, реализация векторного индекса и генерации ответов с учётом контекста.
- GitHub: Ссылка
- Разработчик нейросетей, Академия нейросетей "The Founder" - профессиональная переподготовка
- Python Developer, GeekBrains & Центр “Основание” — профессиональная переподготовка
- Высшее образование: Юриспруденция, Вологодский институт права и экономики, ФСИН России
- GitHub Portfolio — Все проекты содержат README, инструкции по запуску и примеры работы