Senior Backend-разработчик

- Перепроектировал read-path сводных дашбордов рекрутеров на денормализованную read-модель в отдельной схеме PostgreSQL, обновляемую Kafka consumer'ом на доменных событиях: p95 сборки 1,6 с до 180 мс на 280 млн строк. Выкинул lazy-loading через ORM из иерархии справочников - Закрыл дубли при retry партнёров на интеграциях с шестью HR API через transactional inbox: 1,8 млн событий в сутки, consumer lag не выше 3 секунд. - Индексацию поискового индекса кандидатов перевёл с синхронного HTTP-апдейта на асинхронный pipeline через Kafka consumer: p95 latency поиска с 720 до 180 миллисекунд, доля медленных запросов -38% - Переработал оркестрацию фоновых сценариев платформы на Celery с retries, timeouts и идемпотентностью по ключу задачи: batch-цикл с 16 до 7 минут на 100 тыс задач в сутки - Повысил интеграционное покрытие критичного контура (приём событий, синхронизация статусов, поиск) с 41% до 75% за квартал на pytest+testcontainers, завёл 47 контрактных тестов против 6 HR API. В pipeline GitLab CI добавил lint/types/tests с quality gate, регрессии в 2 раза меньше - Подключил сервисы к платформенному observability (Prometheus + Grafana + ELK), JSON-логи с correlation ID через Kafka в Celery: MTTD типовых деградаций с 35 до 7 минут, MTTR с 60 до 35. По двум инцидентам с потерей событий собрали runbook - На архитектурном собрании отстоял версионирование API для публичного контракта Huntflow с шестью HR API через endpoint-level версии и Pact-контракты: миграция партнёров по индивидуальному графику без блокировки релизного цикла - Helm-чарт ATS разнёс на три деплоймента (FastAPI, Celery, Kafka consumer'ы) в Kubernetes: пики consumer'ов изолированы от API, rolling без потери событий через PodDisruptionBudget - ADR по решению вёл в Confluence. Онбордил трёх backend инженеров на интеграционный контур Стек: Python, Django, DRF, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, Redis, ELK, Celery, Kafka, Docker, GitLab CI/CD, pytest, Prometheus, Grafana