Какие технологии использовал в работе

В работе использовал Python 3.10+, Django/Flask для бэкенда, FastAPI для микросервисов. Для работы с данными - Pandas, NumPy, SQLAlchemy. Базы данных: PostgreSQL, Redis. Асинхронность - asyncio, aiohttp. Тестирование - pytest, unittest. CI/CD - GitHub Actions, Docker. Пример:

from fastapi import FastAPI
import pandas as pd

app = FastAPI()

@app.get("/analyze")
async def analyze_data():
    df = pd.read_csv("data.csv")
    return {"mean": df["value"].mean()}

Также работал с Celery для задач в фоне, BeautifulSoup/Selenium для парсинга, и различными API (REST, GraphQL).