Михаил
Дьяченко_
Ведущий разработчик ПО • Архитектор
// ЛОГ:20+ лет коммерческой разработки. Бэкенд-разработчик на Python. Специализируюсь на создании масштабируемых и надёжных веб-сервисов. Автоматизации и оптимизации в том числе с помощью ИИ. Помогаю предпринимателям строить живые инженерные системы. Итог: бизнес работает проще, растет быстрее и зарабатывает больше.
КЛЮЧЕВЫЕ ПРОЕКТЫ_
Хронология ключевых проектов и архитектурных решений. От создания простых веб-сервисов до проектирования высоконагруженных систем видеоаналитики и ML-интеграций.
Универсальная платформа видеоаналитики
Программное решение для обработки высоконагруженных видеопотоков, предназначенное для проектирования и запуска аналитических сценариев: обнаружения и распознавания объектов в видео, их классификации, а также выявления и интерпретации характерных паттернов поведения. Разработал сквозные функции платформы видеоаналитики — от бэкенда до фронтенда
- 01Реализовал приём и стабильное взаимодействие с разнородными источниками видеопотоков
- 02Провел интеграцию моделей компьютерного зрения для анализа в реальном времени
- 03Реализовал надёжное хранение объектов и их метаданных
- 04Создал интуитивную визуализацию событий и аналитики в веб-интерфейсе
- 05Спроектировал low-code инструмент для гибкой настройки сценариев видеоаналитики без глубокого программирования. Где пользователь соединяет готовые блоки: детекции объектов, фильтрации по зонам, задействуеи триггеры событий, настраитвает отправку уведомлений и интеграцию с внешними системами
- 06Дополнил систему сквозным мониторингом и логированием для оперативного реагирования и аудита
Почему low-code? Почему GStreamer + Kafka?
Потому что аналитики и операторы должны менять сценарии обнаружения без участия разработчика. Потому что видеопоток нельзя «потерять» — нужна гарантия доставки. Потому что метаданные объектов должны храниться так, чтобы их можно было быстро найти через год.
low-code конструктор сценариев + надёжный пайплайн от захвата до визуализации + сквозное логирование.
Система детекции объектов в небе
Разработал и внедрил высоконагруженную систему реального времени для анализа видеопотоков с камер с целью детекции объектов в небе и оперативного оповещения
- 01Построил масштабируемую инфраструктуру вокруг ML-моделей (включая YOLO), обеспечивающую стабильную и быструю обработку видеопотоков в реальном времени
- 02Реализовал передачу данных детекции через Kafka и WebSocket, что позволило организовать мгновенное оповещение и интеграцию с внешними системами безопасности
- 03Оптимизировал производительность системы с помощью многопроцессности и эффективного распределения нагрузки по CPU-ядрам, сократив задержки обработки и повысив пропускную способность
- 04Провёл профилирование и тюнинг критических участков кода, добившись значительного ускорения времени реакции на инциденты — от получения кадра до генерации алерта
Почему multiprocessing? Почему WebSocket + Kafka?
Потому что когда объект появляется в кадре — счёт идёт на миллисекунды. Потому что алерт должен дойти до системы безопасности до того, как объект покинет зону видимости.
распределение нагрузки по ядрам CPU + асинхронная передача событий + профилирование критических участков до микрооптимизаций.
Предотвращение списываний на экзаменах
Разрабатываю и внедряю интеллектуальную систему мониторинга экзаменационных сессий, которая автоматически выявляет подозрительное поведение (например, взгляд в шпаргалку, использование телефона, общение с другими) и фиксирует инциденты для последующего подтверждения преподавателями
- 01Создал высокопроизводительный видеопайплайн: от захвата потока до передачи кадров в ML-модели — с использованием Rust (для надёжного захвата) и GStreamer (для эффективной обработки и кодирования)
- 02Построил админ-панель на React + TypeScript, позволяющую экзаменаторам просматривать инциденты, подтверждать нарушения и формировать отчёты — с удобным UX и минимумом ложных срабатываний
- 03Разработал бэкенд на Django с REST API для хранения, обработки и предоставления результатов анализа — с поддержкой масштабирования в Kubernetes
Почему Rust для захвата? Почему админ-панель с минимумом ложных срабатываний?
Потому что преподаватель не должен тратить 20 минут на проверку одного инцидента. Потому что видеопоток с 1000 камер нельзя обрабатывать «как получится» — нужна гарантия стабильности.
Rust для надёжного захвата + GStreamer для эффективного кодирования + UX, который снижает когнитивную нагрузку на экзаменатора.
No-Code платформа для автоматизации работы техподдержки
No-code решение для автоматизации рутинных операций первой линии технической поддержки, позволяющее сотрудникам без навыков программирования создавать сценарии обработки заявок — от сбора данных до полного закрытия инцидента или передачи его ответственному специалисту
- 01Реализовал набор микросервисов на Python, отвечающих за выполнение, оркестрацию и мониторинг бизнес-процессов в реальном времени
Почему микросервисы? Почему Camunda?
Потому что бизнес-процессы поддержки меняются чаще, чем релизы кода. Потому что сотрудник первой линии должен сам собрать сценарий — без запроса в разработку.
оркестрация процессов через BPMN + набор атомарных микросервисов + мониторинг выполнения в реальном времени.
Единая аналитическая платформа для ритейлеров на маркетплейсах
Возглавил создание централизованной платформы сбора и анализа данных с крупнейших маркетплейсов Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет и др.), позволяющей ритейлерам видеть единое окно управления продажами, прогнозировать закупки и принимать решения на основе актуальной аналитики в реальном времени
- 01Построил масштабируемый backend на Python (FastAPI + Django) с высоконагруженными API для фронтенда и мобильных приложений, используя JSON-RPC и REST как основные протоколы взаимодействия.
- 02Выполнял системный анализ требований, проводил код-ревью, участвовал в согласовании контрактов с фронтенд-командой — обеспечивая чёткую архитектуру и высокое качество кода на всех этапах.
- 03Внедрил систему рекуррентных платежей и подписок через интеграцию с платежным провайдером
Почему FastAPI + Django вместе? Почему JSON-RPC?
Потому что данные с Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркета приходят в разных форматах и с разной частотой. Потому что фронтенду нужна гибкость в запросах, а бэкенду — строгая валидация.
гибридный бэкенд + контрактное взаимодействие с фронтендом + система рекуррентных платежей «из коробки».
Сервис планирования телевизионного вещания
Сервис планирования телевизионного вещания обеспечивает учёт лицензионных ограничений и автоматическое формирование эфирной сетки с учётом этих условий, интегрируется с внешними системами — включая биллинг и другие сервисы учёта, поддерживает генерацию регламентных и аналитических отчётов, взаимодействует с технической системой вещания для передачи расписания эфира, позволяет управлять медиаконтентом (включая метаданные и права трансляции) и включает продуманные пользовательские интерфейсы как для администраторов, так и для операторов планирования
- 01Спроектировал масштабируемую и отказоустойчивую архитектуру проекта и его данных — с гибкой интеграцией между компонентами, заложив основу для долгосрочной поддержки, развития и высокой производительности системы
- 02Разработал ключевые бэкенд-компоненты системы планирования телевещания: модули учёта лицензий, эфирного расписания, интеграции с биллингом и медиа-контентом, а также API для взаимодействия с broadcast-системами и внутренними сервисами — обеспечив точность, согласованность и автоматизацию всего цикла подготовки эфира
Почему архитектура «лицензия-первична»? Почему интеграция с биллингом на уровне данных?
Потому что эфир нельзя запустить «потом поправим». Потому что нарушение лицензионных условий — это штрафы и репутационные риски.
модуль учёта прав как ядро системы + автоматическая проверка конфликтов перед формированием сетки + аудит всех изменений.
Цифровая платформа автоматизации нефтегазовых операций
Система Автоматизации рабочего места, полного цикла автоматизации от разведки месторождений до добычи, расчетов и прогнозов
- 01Разрабатывал чистые, стабильные и удобные REST API с продуманной структурой, документацией и контрактами — специально для быстрой и комфортной интеграции фронтенд-командой
- 02Обеспечивал быструю и надёжную поставку данных с предварительной обработкой и агрегацией — идеально подготовленных для отображения в графиках, таблицах и дашбордах
- 03Писал и тонко оптимизировал сложные SQL-запросы для высокой производительности: быстрая отдача данных, минимум нагрузки на базу, максимум пользы для бизнес-логики
- 04Анализировал legacy-логику на C++ и эффективно переносил её в Python — улучшая поддерживаемость, ускоряя разработку и сохраняя точность расчётов
- 05Разработал асинхронный нагрузочный тестировщик на AioHttp для C++-сервиса (на базе POCO), обеспечив высокую нагрузку с минимальными ресурсами и точную оценку производительности
- 06Создал легковесный и высокопроизводительный proxy-сервис на AioHttp для горизонтального масштабирования C++-бэкенда — обеспечив гибкость, отказоустойчивость и плавное распределение нагрузки
- 07Осуществил сборку и деплой Qt-приложения в WebAssembly — превратив десктопный функционал в веб-решение, доступное прямо из браузера без установки
- 08Формировал и согласовывал чёткие, понятные API-контракты с фронтенд-разработчиками — обеспечивая быструю интеграцию, минимум недопонимания и стабильную совместную работу команд
- 09Настраивал и оптимизировал Windows Server с IIS
Почему API-контракты с фронтендом? Почему WebAssembly для Qt-приложения?
Потому что команды работают параллельно, и недопонимание в интерфейсах стоит недель простоя. Потому что десктопный функционал должен быть доступен в браузере — без установки, на любом устройстве.
чёткие OpenAPI-спецификации + сборка Qt в WASM + прокси-слой для горизонтального масштабирования legacy-сервисов.
АКТУАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ СТЭК_
Набор инструментов, языков и технологий, которые я использую для решения задач. От низкоуровневых скриптов до облачной оркестрации.
НАГРАДЫ И ДОСТИЖЕНИЯ_
Коллекция из 11 документов. Используйте навигацию или свайп для просмотра всех документов. Нажмите на изображение для детального просмотра.
Лидер продуктивности
Эффективность на максимуме. Я покажу, как успевать учиться, работать и жить, используя инженерный подход.
ВЫСТУПЛЕНИЯ НА КОНФЕРЕНЦИЯХ_
Коллекция из 8 выступлений. Участие в профессиональных конференциях, митапах и закрытых встречах.
Инженерный подход к телу
Превратил баг в фичу и сделал из этого доклад. Я не стал «удалять лишнее», а поставил мощный движок. Корпус стал тяжелее, зато теперь тянет любые нагрузки. Рассказываю, как инженерный подход дает результат круче, чем в ТЗ.
ХОББИ И УВЛЕЧЕНИЯ_
Жизнь — это не только код. Увлечения, которые помогают сохранять баланс, развивать креативность и применять инженерный подход в реальном мире.
Спорт
Жим лежа — лучший дебаггер, Снимает стресс, убирает лаги. Железо делает сильней, А мысли — чище и ясней. Здоровая спина, ясный ум, В коде — порядок, а не шум. Дисциплина в зале — успех в IT, Позволяет к целям уверенно идти.
