Специалисты

медицинская платформа

MedReach - платформа, обеспечивающая непрерывное медицинское образование через расширение функционала существующего приложения. На проекте были доработаны функционал админ-панели для создания и управления промокодами, расширена функциональность страницы пользователя, настройка индикаторов прогресса обучения, модификация новостной ленты для современного вида, внедрение сервиса оплаты и возможность применения промокодов.

Java, Spring, PostgreSQL, Feign, MS Azure

11 месяцев

Металлургическое производство

Команда: 5 бэкенд разработчиков, 2 фронтенд разработчика, 1 бизнес-аналитик, 3 системных аналитика, 2 тестировщика, 1 дизайнер, 1 девопс, 1 тимлид, 1 руководитель проекта Проект представлял собой внутреннюю систему мониторинга и оповещений на металлургическом производстве. Основная цель – обеспечение непрерывного контроля качества производимого материала на основе данных с промышленных датчиков и заранее заданных технологических правил. Система обрабатывала потоковые данные в реальном времени, выполняла вычисления по сложным бизнес-правилам и формировала отчётность и графики для технологических служб предприятия. Архитектура была построена на микросервисном подходе с применением Apache Kafka в качестве шины данных для асинхронного взаимодействия между сервисами. В качестве СУБД применялись PostgreSQL и ClickHouse, а развертывание велось в OpenShift. Оркестрация ETL-процессов и бизнес-цепочек была реализована с помощью Apache NiFi, что позволяло гибко настраивать маршруты обработки данных без изменения кода. Особое внимание уделялось оптимизации производительности и масштабируемости, так как система работала с большими объемами телеметрической информации в режиме 24/7. Задачи на проекте: - Реализовал сервис расчётов по технологическим методикам с применением MVEL-формул, что позволило выполнять вычисления динамически без перекомпиляции и ускорило внедрение новых методик в производство. - Перенес бизнес-логику по расчету интегральных технологических показателей из Oracle-процедур в mvel-формулы и запросы, оптимизированные для работы с ClickHouse. - Разработал API для предоставления возможности интеграции сервиса расчетов и смежных систем. - Оптимизировал несколько сотен SQL-запросов к PostgreSQL и ClickHouse, устранив узкие места, добавив индексы и материализованные представления. В результате среднее время выполнения аналитических запросов снизилось на 30%. - Покрыл ключевую бизнес-логику unit-тестами (JUnit + Mockito) на 40% в ограниченные сроки, что повысило стабильность релизов и упростило регрессионное тестирование. - Интегрировал систему с Apache NiFi, что позволило централизованно управлять потоками данных, гибко настраивать маршруты обработки и ускорило интеграцию с новыми источниками информации. - Выполнил серию багфиксов и внедрил дополнительный функционал в существующие микросервисы, улучшив надёжность системы и расширив ее возможности.

Java 17, Spring, Spring Boot, PostgreSQL, ClickHouse, Oracle, Keycloak, TestContainers, Mockito, Apache Kafka, Apache NiFi

12.2023 – 10.2025 месяцев

Банковский проект

Команда: 4 бэкенд разработчиков, 2 фронтенд разработчика, 2 бизнес-аналитика, 2 системных аналитика, 2 тестировщика, 1 девопс, 1 тимлид, 1 руководитель проекта Поддержка и развитие портала для работы с корпоративными клиентами банка. Основные бизнес-задачи: 1. Календарь событий: возможность создавать и редактировать события для пользователей системы, рассылка почты и уведомлений для участников встреч 2. Планирование задач: создание и ведение карточек задач для пользователей системы. Возможность разбиения по компаниям, иерархии подчиненных, статусам, срочности 3. Интеграция с корпоративной почтой, а именно возможность создания встреч и задач в системе через электронную почту 4. Подготовка корпоративных отчетов: выгрузка статистических данных по активности сотрудников клиента 5. Справочный центр: наиболее популярные вопросы и ответы для пользователей 6. Корпоративные уведомления: рассылка оповещений через личный кабинет и почту для сотрудников клиента 7. Интеграция с другими системами банка: получение информации от разных систем банка, рассылка уведомлений на внешние системы Задачи на проекте: - Принял участие в разделении нескольких крупных систем на микросервисы. - Реализовал систему регистрации юридических лиц (ЮЛ) с использованием 3 источников данных в асинхронном режиме; - Разработал систему контроля активности сотрудников ЮЛ с учетом их иерархии (по руководителям, по отделениям и т. д.). - Разработал систему вопрос-ответ для пользователей системы с оценкой полезности советов. - Реализовал генерацию и отправку отчетов на почту в различных форматах (docx, xlsx, pdf) с применением Apache POI. - Разработал систему по созданию и редактированию системных ивентов на основе корпоративной почты. - Реализовал интеграцию с внешними банковскими продуктами через Apache Kafka. - Оптимизировал систему путем уменьшения нагрузки на мастер-хранилище за счет кэширования с применением Redis. - Разработал расширенной системы уведомлений с возможностью хранения пользовательских настроек.

Java, Kotlin, Spring, TestContainers, Mockito, Kafka, EWS, PostgreSQL, Tarantool, MongoDB, Microsoft Exchange Web Services

02.2022 – 11.2023 месяцев

Финансовое учреждение

Команда: 3 бэкенд разработчика, 1 фулстек разработчик, 1 фронтенд разработчик, 2 системных аналитика, 1 тимлид, 1 руководитель проекта В рамках проекта для крупного финансового учреждения осуществлялась разработка масштабируемой платформы для предоставления комплексных банковских услуг, включая факторинг, лизинг, хеджирование и неттинг. Проект реализовывался по методологии Agile и был основан на микросервисной архитектуре, где функциональность была декомпозирована на независимые модули с последующей интеграцией в единый сервисный слой. Задачи на проекте: - Разрабатывал и поддерживал серверные модули платформы для услуг факторинга, лизинга, хеджирования и неттинга в рамках микросервисной архитектуры. - Реализовал интеграции между смежными сервисами. - Реализовал алгоритмы финансовых расчетов с учетом ежедневных курсов валют и календаря выходных дней. - Разработал механизмы сбора и сравнения данных из различных источников для подготовки отчетных форм. - Разработал систему пакетной выгрузки отчетов в формате Excel с группировкой данных и сложными агрегациями. - Оптимизировал производительность критичных участков кода на основании собранных метрик.

Java, Spring Boot, PostgreSQL, Mockito, jxls, Gradle, Gitlab, Liquibase

04.2021 – 01.2022 месяцев