Расскажи более подробно про проекты на примере задач, которые хочешь выделить

Конечно. В последнем коммерческом проекте я разрабатывал backend для SaaS-платформы аналитики. Хочу выделить несколько ключевых задач:

1. Оптимизация критического API-метода. Эндпоинт для построения отчётов деградировал при росте данных. Я провёл профилирование, выявил N+1 запрос к БД и отсутствие индексов. В результате:

   • Переписал запрос, использовав JOIN и агрегацию на стороне PostgreSQL.
   • Добавил составной индекс по полям company_id и created_at.
   • Реализовал пагинацию на уровне базы с помощью LIMIT/OFFSET (позже мигрировали на ключевой курсор). Время ответа сократилось с ~4 секунд до ~200 мс.

2. Реализация фоновой обработки данных. Для расчёта сложных метрик пользователей потребовался асинхронный пайплайн. Я настроил Celery с Redis в качестве брокера:

   @shared_task(bind=True, max_retries=3)
   def calculate_user_metrics(self, user_id):
       try:
           data = DataService.fetch_user_data(user_id)
           metrics = complex_aggregation_algorithm(data)
           cache.set(f'user_metrics_{user_id}', metrics, timeout=3600)
           return metrics
       except ExternalAPITimeout as e:
           raise self.retry(exc=e, countdown=60)

   Это позволило разгрузить web-воркеры и улучшить UX.

3. Рефакторинг legacy-модуля. Унаследованный модуль расчёта комиссий был монолитным и непроверяемым. Я выделил чистые бизнес-правила в отдельные классы-стратегии, покрыл их модульными тестами (pytest) и инжектировал зависимости через контейнер. Это повысило тестируемость и позволило легко добавлять новые правила расчёта.