На главную Резюме · с 2008

Придачин Александр Алексеевич

Backend / Full-Stack Developer — PHP · Java · PL/SQL · Android · Automation & AI

Almaty, Kazakhstan · удалёнка / полный день · полная или частичная занятость

17+лет в разработке
20+систем в проде
7индустрий
∞любит код, который решает задачу
Обо мне

Разработчик с фокусом на результат, а не на фреймворки

Backend / Full-Stack разработчик с практическим опытом создания CRM-систем, Android-приложений, банковского и телеком-ПО, систем информационной безопасности и AI-автоматизации. Работаю «под задачу»: от проектирования БД и архитектуры до UI и интеграций.

За годы разработал системы для , , , , , , , и маркетинговой автоматизации. Умею превращать нечёткий бизнес-запрос в работающий продукт — без раздувания стека и лишних абстракций.

«Минимальные и точечные решения, высокая производительность, прозрачная логика. Код — инструмент, а не самоцель.»

Стек

Чем работаю

Backend & Languages

  • PHP
  • Java
  • PL/SQL
  • Spring Framework
  • Spring MVC
  • Spring DI
  • Laravel
  • Lua
  • Twig
  • ООП
  • MVC
  • REST API
  • Websocket
  • SSE
  • HMAC-авторизация

Databases & Data

  • Oracle
  • Oracle APEX
  • MySQL
  • SQLite
  • Firebird
  • MS Access
  • Paradox
  • FoxPro
  • Cronos
  • phpMyAdmin
  • Liquibase
  • Проектирование БД
  • Оптимизация запросов

Frontend

  • HTML
  • CSS
  • JavaScript
  • jQuery
  • Ajax
  • XML
  • Tailwind CSS
  • Framer Motion
  • UI/UX для CRM

Mobile (Android)

  • Kotlin
  • Jetpack Compose
  • Barcode-сканеры
  • Интеграции с REST API
  • Локальные БД

Automation & AI

  • Telegram Bot API
  • aiogram
  • Anthropic Claude API
  • OpenAI
  • Google Gemini
  • Function calling
  • Tool-use
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Prompt caching
  • Extended thinking
  • Генерация контента
  • ffmpeg
  • whisper

Multi-Agent & Orchestration

  • Supervisor / router pattern
  • Специализированные агент-пулы
  • Распределение задач
  • Параллельное исполнение
  • MCP (Model Context Protocol)
  • Persistent memory
  • Векторные хранилища
  • Claude Code Agent SDK
  • Собственный orchestrator

DevOps / Tools

  • Docker
  • WSL
  • Git
  • Apache HTTP Server
  • Nginx
  • XAMPP
  • CentOS
  • Active Directory
  • ELK (Elasticsearch · Logstash · Kibana)
  • Scrum
Опыт · 2008 → сегодня

Что строил

Перечень систем и модулей по периодам. Каждый блок — реальный продакшн.

2022 — сейчас

Freelance · Backend / Full-Stack

PHP · MySQL · SQLite · Kotlin · Tailwind · Telegram API · Claude API · OpenAI · Gemini · MCP

  1. Мульти-агентные AI-системы с распределением задач

    Оркестрация нескольких специализированных AI-агентов (research / coder / reviewer / QA / doc-writer) под единым supervisor-маршрутизатором. Параллельное исполнение подзадач, persistent memory поверх векторных хранилищ, tool-use через MCP (Model Context Protocol), prompt caching для снижения стоимости. Стек: Anthropic Claude + OpenAI + собственный orchestrator. Применение: автоматизация разработки, контент-пайплайны, аналитика обращений клиентов, генерация отчётности. Итог — в разы более сложные сценарии автоматизации, чем на одиночной LLM.

  2. CRM для спортивной школы

    Учёт клиентов и посещений, логика оплат и подписок, HMAC-подписи для безопасных запросов, динамические таблицы, фильтрация по детям и тренерам. Итог — автоматизация учёта, минус ручная работа администраторов.

  3. Cargo-логистика China → Kazakhstan

    Двe Android-приложения + backend. Складское приложение: сканирование посылок (barcode), ввод веса/клиента/полки, автоматический расчёт стоимости. Клиентское приложение: поиск посылок по коду, статусы, выдача. Backend: проектирование БД (clients, scan_data, pricing), API синхронизации, токены, мульти-базы. Итог — полная цифровизация карго-процесса.

  4. Telegram Automation Bot (маркетинг)

    Автоматическая обработка медиа, генерация постов для Instagram через AI, интерактивные сценарии (пробное занятие / кастом-текст), автодобавление описаний и хештегов. Итог — ускорение контент-производства.

  5. Landing pages & UI (IT / SaaS)

    Современные лендинги в стилистике Dark SaaS / AI / automation, анимации и UX-оптимизация, структура под маркетинг.

2016 — 2020+

Full-Stack PHP / системы информационной безопасности

PHP · MySQL · Active Directory · ELK · 1C · Apache · CentOS · SSE · Websocket

  1. ИС учёта доступов пользователей (УДП)

    Разработка с нуля с защитными механизмами от подлома. Интеграция со всеми ресурсами компании для контроля и унификации учётных записей. Интеграция с Active Directory (блокировка/разблокировка, создание и удаление групп, перенос учёток). Интеграция с 1С — контроль актуальности данных для выявления инцидентов ИБ.

  2. Модуль «Кадры» + генератор логинов

    Заведение принятых работников с автоматической генерацией уникального логина в УДП по набору формализованных правил.

  3. Структурные подразделения и подсети

    Механизм добавления подразделений («штатка»). Механизм распределения подсетей для выявления инцидентов ИБ.

  4. Модули выявления инцидентов ИБ

    Алгоритмы детекции, мониторинг ресурсов с учётными записями, работа с инструктажами по линии ИБ.

  5. ИС «IT Учёт»

    Учёт оборудования компании с привязкой к МОЛ: добавление объектов, передача материальных средств, списание, поиск, история. Механизм выявления инцидентов и их мониторинг.

  6. Мониторинговая система «Эшелон»

    Сканирование списка внешних подсетей на уязвимости: открытые порты с описанием, определение установленной ОС по текущему IP. Механизм внесения легальности порта с описанием.

  7. ELK-связка + собственная система поведенческого скоринга

    Развёртывание Elasticsearch / Logstash / Kibana для индексации и поиска логов с серверов. Настройка индексов, правила парсинга логов (регулярные выражения). Своя система мониторинга формализованных логов поверх Elasticsearch для построения поведенческого скоринга пользователей.

  8. Аудит web-приложений

    Проверка на уязвимости корпоративных web-приложений.

  9. Многопользовательская система «Суточный Реестр»

    Учёт и консолидация всех платежей: автоматическое формирование отчётов для согласования, автогенерация и выгрузка SWIFT-файлов для банков.

2014 — 2016

Программист — скоринговые системы для банков

Java · Spring Framework · Oracle · Liquibase

  1. Система автоматизации кредитной деятельности

    Разработка и внедрение скоринговой системы для крупных банков: проектирование схемы, бизнес-логика скоринга, версионирование БД через Liquibase, интеграции.

2012 — 2014

Разработчик PL/SQL — коллекшн и страхование

PL/SQL · Formspider framework · Oracle 11g

  1. «Колл-центр страхования»

    Система автоматизации работы колл-центра страхования — бизнес-логика, UI, обработка обращений.

  2. Автоматизированная система управления коллекторским бизнесом

    Полный бизнес-процесс взыскания долгов у дебиторов — от загрузки портфеля до выгрузки отчётности.

2008 — 2011

Главный специалист — банковская разработка

Oracle · PL/SQL · MySQL · Paradox · FoxPro · Firebird · Cronos · MS Access · Excel

  1. ИС автоматизации работы службы безопасности

    Разработка и администрирование. Платформа — СУБД Oracle.

  2. Система пост-кредитного обслуживания

    Разработка и администрирование. Платформа — СУБД Oracle.

  3. Формализация массивов данных

    Большой опыт приведения разнородных информационных массивов (MySQL, Paradox, FoxPro, Firebird, Cronos, MS Access, Excel) к единому формату внутри общей ИС.

Сильные стороны

Что отличает в работе

  • Минимализм в архитектуре. Чистый PHP и точечные решения вместо тяжёлых фреймворков там, где это оправдано.
  • Опыт с нагруженными данными. Сканирование, CRM, формализация больших разнородных массивов, индексы в Elasticsearch.
  • Быстрый debugging. Умение находить и фиксить проблемы по минимуму следов в логах и поведенческому скорингу.
  • Глубокий ИБ-бэкграунд. HMAC, AD-интеграции, аудит web, мониторинг инцидентов, поведенческая аналитика.
  • «Под бизнес», а не «ради кода». Понимаю, как запрос превращается в систему, и что даёт прирост в реальных процессах.
  • Оркестрация AI-агентов. Строю мульти-агентные системы с supervisor-маршрутизацией, распределением задач между специализированными агентами, persistent memory и tool-use через MCP — там, где одиночная LLM уже не тянет.
Дальше

Обсудим проект?

Напишите короткое описание задачи — отвечу в течение дня и предложу вариант решения без лишнего.

Связаться