Middle Backend әзірлеушісі

Контекст: Финтех-платформа для финансовых сервисов и внутренних продуктов компании. Высоконагруженная микросервисная архитектура с нагрузкой до 6-7 тысяч RPS. Команда из 13 человек, включая 6 backend-разработчиков. Полный цикл разработки: анализ требований, проектирование, разработка, сопровождение и эксплуатация сервисов. Ключевые достижения: - Выступил ключевым разработчиком миграции с устаревшей CRM на новую платформу. Участвовал в бизнес-анализе и проектировании целевого решения, разработал схему хранения данных, реализовал бизнес-логику и API-интеграции. Обеспечил перенос более 100 тысяч клиентских записей без остановки бизнес-процессов, что позволило повысить эффективность работы менеджеров на 25-30%. - Спроектировал и реализовал механизм миграции исторических данных маржи. Переработал работу с PostgreSQL, внедрил пакетную обработку и асинхронное выполнение задач через Kafka, сократив время выполнения процедуры с одного часа до двух минут и практически устранив влияние на производительность продовых баз. - Оптимизировал ряд критичных SQL-запросов и механизмов выборки данных в PostgreSQL. Снизил задержку наиболее нагруженных API с 250-300 мс до 60-80 мс и уменьшил нагрузку на БД в часы пик более чем на 40%. - Разработал сервис автоматического импорта лимитов обменных операций из Excel. Полностью исключил ручной ввод данных и сократил время обработки одной заявки с 15 минут до 30 секунд. - Спроектировал и внедрил интеграцию с новым поставщиком финансовых данных. Реализовал механизмы контроля консистентности и обработки ошибок внешнего API, что позволило сократить количество инцидентов, связанных с внешним провайдером, более чем на 70% и обеспечить стабильную обработку финансовых операций. - Участвовал в развитии event-driven архитектуры платформы. Реализовал обработку бизнес-событий через Kafka, что позволило снизить связанность сервисов и повысить устойчивость системы к сбоям внешних компонентов. - Разработал набор Grafana-дашбордов и систему мониторинга бизнес-метрик на базе Prometheus. Сократил среднее время обнаружения и локализации инцидентов более чем в два раза. - Проектировал архитектуру и API новых внутренних сервисов, участвовал в выборе технических решений и декомпозиции крупных задач для развития финансовой платформы. - Проводил code review, помогал новым разработчикам адаптироваться к архитектуре платформы, консультировал по вопросам проектирования сервисов и работы с PostgreSQL. Стек: Go, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, Redis, MongoDB, Clickhouse, S3, Elasticsearch, gRPC, Protobuf, REST API, API, WebSocket, Docker, Kubernetes, Rancher, Prometheus, Grafana, Jaeger, Loki, GitLab, CI/CD.

Контекст: Разработка backend-решений для подразделений университета, государственных структур и внешних заказчиков. Полный цикл создания сервисов: проектирование архитектуры, разработка API, интеграции с внешними системами, сопровождение и демонстрация результатов заказчикам. Ключевые достижения: - Спроектировал и реализовал сервис анализа городской топологии для обработки геопространственных данных объёмом более 1 млн пространственных объектов. Разработал алгоритмы расчёта связности городской инфраструктуры и аналитики дорожных сетей на базе PostgreSQL и PostGIS. - Оптимизировал пространственные запросы и внедрил кэширование через Redis, что позволило сократить среднее время обработки аналитических запросов с нескольких секунд до 200-300 мс. - Разработал интеллектуальную систему поддержки врачебных решений на основе гибридного поиска. Объединил полнотекстовый поиск PostgreSQL и семантический поиск через pgvector, повысив релевантность выдачи медицинских рекомендаций и сократив время поиска информации более чем в 5 раз. - Интегрировал backend-сервис с LLM-модулем на Python для генерации ответов на основе медицинских рекомендаций и экспертных материалов, что позволило сократить время подготовки ответов для пользователей с нескольких минут до нескольких секунд. - Спроектировал и реализовал административную платформу управления медицинской базой знаний, обеспечив централизованное сопровождение более 5 000 документов, рекомендаций и справочных материалов. - Разработал платформу аналитики фондовых индексов с интеграцией внешних поставщиков данных. Реализовал автоматический сбор, хранение и агрегацию исторической информации, автоматизировав ежедневную обработку более 100 тысяч записей рыночных данных для аналитических и ML-модулей. - Спроектировал пайплайн хранения данных в ClickHouse и реализовал агрегации для аналитических сценариев. Ускорил построение отчётов и выборок более чем в 10 раз по сравнению с первоначальной реализацией на PostgreSQL. - Разработал GraphQL API для аналитической платформы, сократив количество клиентских запросов с 2-3 до одного и уменьшив объём передаваемых данных примерно на 60%. - Участвовал в демонстрациях заказчикам, сборе требований и проработке технических решений для последующих этапов развития проектов. - Консультировал менее опытных разработчиков по вопросам проектирования API, PostgreSQL и backend-разработки на Go. Стек: Go, PostgreSQL, MySQL, PostGIS, ClickHouse, MongoDB, Redis, Kafka, RabbitMQ, REST API, API, GraphQL, Docker, GitLab, CI/CD.