Leonid Leshukov

Leonid Leshukov

Astana, Kazakhstan

Leonid Leshukov

Développement des services avec reconnaissance faciale
Catégorie : Développement web
Je développerai un service de reconnaissance faciale prêt à la production – de l’idée au déploiement.

Je propose un développement en cycle complet de services basés sur des technologies de reconnaissance faciale – du concept initial à un système évolutif prêt pour la production.

Ce que vous obtenez :
- Spécification technique (basée sur vos objectifs et contraintes métier)
- Conception d’architecture système (évolutive, tolérante aux pannes, cloud ou sur site)
- Prototype / MVP pour la validation et les démonstrations
- Implémentation prête à la production
- Déploiement (Docker / Kubernetes)
- Surveillance et mise en place de l’observabilité (métriques, journaux, alertes)

Mon expertise comprend :
- Construire des systèmes de reconnaissance faciale à forte charge (millions de modèles, traitement en temps réel)
- Concevoir des architectures distribuées (sharding, files d’attente de messages, pipelines asynchrones)
- Intégration avec les systèmes existants via API, WebSocket, Webhook
- Optimisation pour les performances (faible latence, haut débit)
- Mise en place de pipelines de données fiables et synchronisation entre services
- Travail pratique avec Kubernetes, RabbitMQ, PostgreSQL et des microservices évolutifs

Pourquoi moi :
Je ne me contente pas de construire des prototypes – je conçois des systèmes qui fonctionnent réellement en production : stables, évolutifs et maintenables.

Horaires de travail

  • Lundi:08h00 à 18h00
  • Mardi:08h00 à 18h00
  • Mercredi:08h00 à 18h00
  • Jeudi:08h00 à 18h00
  • Vendredi:08h00 à 18h00
  • Samedi:Non disponible
  • Dimanche:Non disponible
Responsable de l’équipe full-stack axée sur le développement de la plateforme Face Reconition.

Stack technique :
- Python, Django, FastAPI
- C++, exécution ONNX, CUDA
- Javascipt, ReactJS
- Postgres, RabbitMQ, Kafka
- Kubernetes, Docker, Helm
- Grafana, Prometheus, Loki, alliage

Cas d’utilisation :
- Liste noire et Ville sûre - identification de la personne sur les listes de surveillance sur CCTV
- Systèmes de présence et contrôle d’accès
- Identification à distance (correspondance des visages, vivaciité)
Développement d’un produit SaaS pour l’analyse de la signalétique numérique.
- Docker
- Django
- Postgres
- Nginx
Développement d’une application multiplateforme (Windows, Linux, Android) pour l’analyse démographique du trafic devant des écrans de signalétique numérique.
  • 🇬🇧 Anglais
  • 🇷🇺 Russe
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