---
title: "Roman Matveev"
url: "https://ramenm.com/ru"
markdown_url: "https://ramenm.com/ru/index.md"
locale: "ru"
content_language: "ru"
page_kind: "home"
source: "localized_path"
llms_url: "https://ramenm.com/llms.txt"
llms_full_url: "https://ramenm.com/llms-full.txt"
---

# Roman Matveev - Роман Матвеев
> Software Developer · Удалённо · UTC+3

Пишу сервисы, которые работают.

Software developer, 5+ лет на Python. Активно использую нейросети на всех этапах разработки. На контракте это дало сокращение затрат в 3×. Когда проект требует, пишу на Rust и Go.

Remote · full-time и contract

## Как я работаю
Стараюсь не делать систему загадочной. Сначала смотрю на реальные входы, медленные места, ошибки и то, как сервис будут эксплуатировать после релиза. Держу реализацию достаточно простой, чтобы другой разработчик мог её продолжить.

### Что обычно беру на себя
- AI-assisted разработка: нейросети на каждом этапе, от плана до отладки
- Python-сервисы: FastAPI, контракты, validation, tests, logs
- Интеграции и API: retries, timeouts, обработка ошибок, поддержка
- Оптимизация: profiling, cache, async I/O, cleanup bottlenecks

### Principles
- **Сначала измерить текущий путь** - До изменений нужен baseline: логи, timings, форма запроса и самый медленный dependency.
- **Ошибки должны быть скучными** - Retries, timeouts, validation и понятные errors важнее, чем хитрый код.
- **Думать о следующем разработчике** - Handoff должен включать API-контракты, config, tests и контекст для production debugging.
- **AI как tooling, не магия** - LLM-фичи тоже требуют inputs, fallbacks, cost control и observability.

## Проекты
Коротко: проблема, что было сделано, результат и почему это важно для поддержки.

### [Каталог моделей nnzen](https://ramenm.com/ru/projects/llm-models-hub/index.md)
Живой LLM-каталог: собирает данные о моделях, нормализует их и помогает быстрее сравнивать варианты.
- Role: Founder / Backend Developer
- Impact: Model research переехал из вкладок и заметок в одну searchable comparison surface.
- Stack: Python, FastAPI, LLM APIs, RAG, Vector DB / pgvector, Tool calling

### [MCP core for an LLM assistant](https://ramenm.com/ru/projects/enhanced-mcp-agent/index.md)
Backend core для LLM assistant с plugin execution, hot reload, tool chains и explicit context handoff.
- Role: AI Tooling Developer
- Impact: Новые tools можно добавлять без переписывания assistant core, а tool execution проще inspect.
- Stack: Python, FastAPI, MCP, Tool calling, LLM APIs, Docker / Docker Compose, TypeScript

### [FastAPI backend performance cleanup](https://ramenm.com/ru/projects/fastapi-backend-performance/index.md)
Оптимизация FastAPI API path: async I/O, connection reuse, Redis cache, request validation, metrics и удаление serial bottlenecks.
- Role: Python backend-разработчик
- Impact: В repeatable benchmark throughput вырос примерно с 1,600 до 8,200 RPS, p95 latency снизилась примерно на 70%.
- Stack: Python, FastAPI, asyncio, Pydantic, Redis, PostgreSQL, SQLAlchemy, Docker / Docker Compose, REST APIs / Webhooks, Prometheus / monitoring / logging

### [Resilient data collection workflows](https://ramenm.com/ru/projects/resilient-data-collection/index.md)
Collection и debugging workflows для external web systems, где behavior меняется, а failures должны быть diagnosable.
- Role: Python Data / Backend Developer
- Impact: Failures стало проще classify, reproduce и fix без старта с нуля каждый раз.
- Stack: Python, Web scraping, Reverse engineering, Playwright, ClickHouse

## Опыт работы


### NDA - Software Developer
- Period: окт 2024 - сейчас
- Mode: Контракт, частичная занятость
- Summary: Разработка и доработка production-сервисов в команде. AI-инструменты на всех этапах цикла.
  - Вёл несколько production-сервисов (30k-1.5M строк): новая разработка, поддержка, рефакторинг legacy-модулей.
  - Сократил стоимость разработки ~3× за счёт AI-инструментов: кодогенерация, code review, автоматизация тестов.
  - Реализовывал задачи на Python, Rust и Go в одном проекте, выходя за пределы основного стека.

### Фриланс - Python Backend Developer
- Period: фев 2023 - сейчас
- Mode: Удалённо, параллельно с контрактом
- Summary: Backend-оптимизация, свои продукты и инструменты для клиентов.
  - Запустил nnzen.com: live LLM-каталог, 500+ моделей. FastAPI + PostgreSQL + Next.js.
  - Оптимизировал FastAPI hot path клиента: throughput с ~1 600 до ~8 200 RPS, p95 latency -70%.
  - Разработал plugin runtime для LLM-ассистента: hot reload, цепочки вызовов инструментов, управление контекстом.

### Bright Data - Data Collection Developer
- Period: май 2021 - фев 2023
- Mode: Удалённо, полная занятость
- Summary: Scrapers и collectors для крупной data-платформы. Сайты разной сложности, включая защищённые anti-bot системами.
  - Написал 300+ scrapers/collectors: парсинг, валидация, edge cases для сайтов с разной структурой и защитой.
  - Анализировал HTTP-потоки, JS-рантаймы и поведение anti-bot систем для стабильного сбора данных.
  - Выстроил диагностику нестабильных targets: логирование, воспроизводимость, понятные отчёты.

## Нужен разработчик, который умеет разбираться в messy systems?
Подхожу для задач с API, performance, data flows, AI tooling или старой автоматизацией, которую нужно превратить в поддерживаемый код.

Remote. Открыт к full-time ролям и отдельным contract-задачам.

### Contact links
- [Email](mailto:ramenm.work@gmail.com)
- [Telegram](https://t.me/ramenm44)
- [GitHub](https://github.com/Ramenm)
- [nnzen.com](https://nnzen.com)

## Agent-friendly resources
- Markdown fallback for this page: https://ramenm.com/ru/index.md
- llms.txt: https://ramenm.com/llms.txt
- llms-full.txt: https://ramenm.com/llms-full.txt
- Sitemap: https://ramenm.com/sitemap.xml