Costruirò un'API backend in python go o node js

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Utkarsh G
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build a backend API in python go or node js
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Informazioni su questo servizio

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La maggior parte dei backend funziona bene finché arriva il traffico reale. Poi emergono i casi limite: il job che viene eseguito due volte, il webhook che si attiva in ritardo, il conteggio che si discosta silenziosamente.


Questo è il lavoro su cui ho passato 20 mesi. Sono stato ingegnere fondatore di una piattaforma di voice AI che gestisce chiamate clienti in diretta, dove un callback duplicato o un job perso significavano soldi veri e reclami reali.

COSA COSTRUISCO

API REST con endpoint puliti, autenticazione e uno schema di database che non ti darà problemi tra sei mesi. Integrazioni con servizi di terze parti: webhooks, limiti di velocità, paginazione, token che scadono nel momento peggiore.

Code e worker in background dove conta: retry, idempotenza e job che non devono mai essere eseguiti due volte. Ho creato un motore di esecuzione durevole con atomic step-claim proprio per questo motivo.

STACK

Python (FastAPI, Django), Go, Node.js (Express). PostgreSQL, Redis, AWS, Docker.

RISULTATI

Ho migrato servizi in tempo reale da Node.js a Go, raggiungendo circa 4.000 chiamate simultanee al picco. Ho risolto tre race condition in produzione alla radice, tra cui un callback duplicato che gonfiava i conteggi di 2x.

Ottieni il codice sorgente completo, la documentazione API e una walkthrough.

  • Linguaggio di programmazione

    • Go

  • Expertise

    • Algoritmi e strutture dati
    • Debug
    • Performance
    • Sicurezza
    • Database

  • Framework back end

    • Django
    • Express.js
    • FastAPI
    • Node.js

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Utkarsh G

AI Engineer building LLM Agents RAG Chatbots and Voice AI

  • DaIndia
  • Membro daott 2024

  • Lingue

    Hindi, Inglese
I build AI agents that survive real users, plus the backend that keeps them running. 20 months shipping production AI at two startups, not demos. What I build: - LLM chatbots and agents with tool calling against your live data - RAG pipelines with guardrails and evaluation harnesses - Voice AI: real-time agents, speech-to-text, latency tuning, Hindi/English - Backends in Python and Go: APIs, WebSockets, workflow engines Results: cut an AI copilot's token cost 17%, lifted answer accuracy 40% on a multilingual pipeline, scaled a call platform to 4,000 concurrent calls.

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