Примеры работ и кейсы по направлению «Прикладное программирование»

Разработал Rent Calc — веб-приложение для сравнения финансовых сценариев использования квартиры под аренду. Пользователь задаёт стоимость объекта, общий капитал, ставку депозита и горизонт расчёта, затем сравнивает пять вариантов: сдать квартиру как есть, докупить кухню и бытовую технику, выполнить полную комплектацию, капитальный ремонт или перепланировку с дизайнерским ремонтом. Для каждого сценария учитываются CAPEX, срок подготовки, аренда, вакантность, налоги, регулярные расходы, рост арендной ставки и свободный капитал, который продолжает работать на депозите. Система рассчитывает денежный поток, окупаемость, итоговый капитал и разницу относительно базового сценария и чистого депозита на горизонтах 1, 3, 5, 7 и 10 лет. Собрал полный продуктовый контур: UX трёхшагового расчёта, серверное расчётное ядро, валидацию данных, хранение проектов в PostgreSQL, анонимный режим с ограниченным сроком хранения, авторизацию по magic link, RU/EN-интерфейс и аналитические графики. В результате получился не отдельный калькулятор с формулой, а воспроизводимый decision-support продукт, который помогает принять и объяснить решение на основе нескольких финансовых сценариев.

Клиент — эксперт с авторской диагностической методикой. Нужно было быстро превратить услугу в продаваемый онлайн-продукт: после оплаты пользователь получает персональную ссылку, проходит 66 вопросов и автоматически получает PDF-отчёт. На первом этапе за 3 дня запустили MVP без серверной инфраструктуры: Tilda, Google Apps Script и Google Sheets. После подтверждения спроса за 5 дней перенесли backend на VPS и реализовали полный автоматический pipeline на FastAPI: регистрация оплаты через webhook, проверка доступа, приём и дедупликация ответов, скоринг, привязка PDF и отправка email с retry-логикой. Дополнительно разработали внутреннюю admin-панель: список заказов, статусы Tilda → Submission → PDF → Delivery, таймлайн событий, фильтры по проблемам, просмотр webhook и runtime-настройки. Результат: ручная обработка одного заказа сокращена с 10–20 минут до 0; поддержка видит точную причину сбоя; продукт масштабируется без роста операционной нагрузки. Стек: Python, FastAPI, SQLite, Alembic, Tilda Webhooks, SMTP, DKIM/SPF/DMARC, VPS, Google Apps Script.

Спроектирована и разработана комплексная платформа для сбора, обработки и анализа биржевых данных. Система объединяет оперативную информацию по инструментам, рыночные события, историю сделок, расчёт параметров риска и подписки на торговые паттерны. Построен ETL-контур для регулярной загрузки минутных котировок, параметров инструментов, корпоративных новостей и рыночного календаря. Архитектура допускает подключение тикового потока; в текущем контуре основным источником служат минутные данные. Реализована подсистема автоматического поиска паттернов, хранения срабатываний и маршрутизации уведомлений в Telegram и email. Для разработки сигналов создан отдельный инженерный контур: backtesting, Golden Flow-тесты, сбор статистики и проверка совпадения тестового и рабочего режимов. Настроен инженерный AI-агент на базе Claude Code/Codex: он помогает исследовать гипотезы, создавать и тестировать паттерны, готовить конфигурацию и изменения для production. Диалог с агентом используется также для поиска нестандартных рыночных закономерностей; публикация проходит через тесты и ревью. Большие массивы котировок разделены на оперативное и архивное хранение. Автоматизированы партиционирование, архивирование, проверка целостности и сборка локальной среды для повторного тестирования на исторических данных. Результат — масштабируемая платформа, в которой сбор данных, аналитика, тестирование и доставка сигналов работают как единый воспроизводимый процесс.

Провели аудит production-сервера торгово-сервисной компании. На одном физическом узле одновременно работали корпоративная почта, CRM, около 20 основных сайтов и служебных доменов. Во время периодических зависаний сотрудники теряли доступ сразу ко всем системам, но обычная проверка после перезапуска не показывала причину. Собрали baseline-снимок инфраструктуры и отдельный incident-снимок непосредственно во время деградации. Сопоставили Docker, Mailcow, MySQL/MariaDB, Apache, PHP-FPM, системные логи, Iostat, iotop, mpstat, загрузку CPU, RAM, swap и дисков. Выявили механизм отказа: дисковая подсистема достигала 100% утилизации, средний `iowait` рос примерно до 62%, а load average — до 26,6. Основной поток чтения создавал процесс базы данных почтового контура. Из-за перегрузки диска почтовые сервисы теряли соединение с БД, а общая инфраструктура на одном сервере создавала каскадную деградацию CRM и сайтов. Подготовили план действий: безопасно увеличить лимиты памяти критичных контейнеров, включить сбор slow query log, настроить мониторинг и алерты, разгрузить системный диск, ограничить PHP-FPM и поэтапно вынести почту и новую CRM на отдельные узлы. Для каждого шага зафиксировали проверку результата и rollback.

Заголовок: AI-аналитика для e-commerce: автоматическая обработка 500 тыс. строк данных в день Описание: Для крупного клиента из e-commerce интегрировал AI-аналитику маркетплейсов (анализ трендов, динамики спроса). Решение обрабатывает 500 тыс.+ строк данных ежедневно и формирует автоматический отчёт для отдела закупок — без участия человека на этапе сбора и обработки. Результат: Отдел закупок получает готовую аналитику каждый день вместо ручного сведения данных из разных источников. Срок: 3-4 недели

Для кого: Для проекта по созданию мобильного приложения для управления умными замками. Требовалось позволить пользователям открывать и закрывать замки, предоставлять временный доступ гостям и отслеживать историю доступа со смартфона. Основные требования — простота использования и надежность. Решение Команда Codex IT разработала мобильное приложение для iOS и Android с интуитивно понятным интерфейсом и передовой системой шифрования для безопасной передачи данных между приложением и замками. В рамках проекта были реализованы: – управление замками через смартфон – предоставление временного доступа гостям – отслеживание истории доступа – безопасная передача данных с использованием шифрования – совместимость с широким спектром устройств и ОС – бесперебойная работа при нестабильном интернет-соединении Результаты: – создано интуитивно понятное приложение для управления замками – обеспечен высочайший уровень безопасности данных – обеспечена совместимость с широким спектром устройств и ОС – обеспечена бесперебойная работа даже при нестабильном интернете

Задача Клиенту требовалось сократить время и стоимость первичной оценки жилой недвижимости. Ручная обработка заявок и анализ объектов занимали значительное количество времени специалистов, а качество оценки зависело от полноты предоставленных данных. Необходимо было создать цифровой инструмент, который автоматизирует сбор информации по объекту и позволит получать предварительную оценку стоимости с высокой точностью. Решение Команда Codex IT разработала мобильное приложение и программный комплекс для автоматизированной оценки недвижимости. Пользователь проходит пошаговый сценарий осмотра объекта, загружает фотографии и характеристики помещения, после чего система анализирует данные и формирует оценку стоимости. В рамках проекта были реализованы: - мобильное приложение для проведения осмотра объекта; - система автоматического сбора и обработки данных; - алгоритмы оценки недвижимости на основе больших массивов данных; - контроль корректности фотографирования объекта; - личный кабинет для управления объектами и результатами оценки; - формирование отчетов по результатам анализа. Результат Создано собственное программное решение для автоматической оценки недвижимости. Точность оценки объектов достигла 97%. Существенно сокращено время получения предварительной стоимости объекта. Автоматизирован процесс сбора и обработки данных по недвижимости.

Для кого: Для компании с веб-платформой, через которую пользователи получают доступ к сервисам, управляют лицевыми счетами, контролируют платежи и работают с внутренними бизнес-процессами. Требовалось обеспечить развитие платформы, внедрение нового функционала и поддержку роста продукта с сохранением стабильности. Особенности: Развитие пользовательских кабинетов и административных инструментов. Доработка интерфейсов и пользовательских сценариев. Интеграция с внутренними сервисами компании. Оптимизация производительности и повышение стабильности. Все изменения внедрялись поэтапно без остановки системы и влияния на пользователей. Результаты: Развит ключевой продукт компании. Повышена стабильность работы платформы. Улучшен пользовательский опыт. Ускорено внедрение новых функций. Подготовлена система к дальнейшему масштабированию. Создана база для развития мобильных сервисов и дополнительных цифровых каналов. Выполненные работы: развитие пользовательских кабинетов, доработка интерфейсов, внедрение нового функционала, развитие административных инструментов, интеграция с внутренними сервисами, оптимизация производительности, сопровождение и поддержка проекта.

Для кого: Для образовательной платформы Globus Best с целью создания экосистемы мотивации школьников через вознаграждения за успехи в учебе. Проект объединил учеников, родителей, школы, партнеров и администраторов. Особенности: - Многомодульная архитектура: 4 продукта — приложение ученика, приложение кассира, кабинет партнера, админ-панель. - Автоматическое начисление бонусов через интеграцию с электронными дневниками (оценки → баллы без ручного ввода). - Синхронизация всех модулей в реальном времени. - Партнерский интерфейс с управлением акциями, товарами и маркетинговой аналитикой. - Для кассиров — отдельное приложение со сканированием QR-кодов и списанием бонусов. Результаты: - Создана экосистема, связавшая образование и бизнес. - Повышена вовлеченность школьников, автоматизирована мотивация. - Родители получили инструменты оценки успеваемости. - Бизнес — канал взаимодействия с аудиторией. Показатели: 10 000+ пользователей, 30+ партнеров. Внедрена единая бонусная система с интеграцией в образовательные сервисы. Выполненные работы: аналитика, архитектура, разработка мобильных приложений (iOS/Android) и веб-кабинетов, интеграция с образовательными сервисами, бонусная механика, настройка инфраструктуры. Стек: TypeScript, React Native, React.js, PostgreSQL, Node.js.