Каталог специалистов

Опыт работы: 4,5 года Компетенция: Java 11, 17; Java Spring Framework, Spring MVC, Spring Boot, Spring Cloud, JUnit, JDBC, JPA, Hibernate; Maven, Gradle; Kotlin; Flow / Coroutines; Jetpack Compose, Compose Navigation Component, Retrofit; REST API (Swagger), JSON, XML; PostgreSQL; NoSQL(Redis, MongoDB); Git, GitLab, GitHub; AWS, Cloudinary; Testcontainers; Liquibase, Flyway; Jira, Confluence; Apache NiFi; Kafka; Docker; K8s; ELK; Jenkins; OpenShift; Keycloak; Lombok; HTML, CSS, JS.

Мой путь в IT — это постоянный поиск баланса между технической глубиной и решением бизнес-задач. За 5 лет работы с Java я убедился: даже самый сложный код имеет ценность только тогда, когда он становится частью системы, которая работает для людей. В проектах, где требовалось масштабировать сервисы или интегрировать разнородные системы, я учился видеть не только код, но и контекст. Например, оптимизация процессов обработки данных или внедрение инструментов для прозрачности инфраструктуры — это не просто задачи из джуры, а шаги к тому, чтобы заказчик получил результат быстрее и без потерь. Мне близок подход, где разработчик — не просто исполнитель, а участник диалога. Будь то проектирование микросервисов, настройка CI/CD или менторство коллег — я стараюсь работать так, чтобы код и процессы становились надежным фундаментом, а не временным решением. Ищу команду, где смогу применять этот опыт. Готов решать задачи, требующие как технической экспертизы, так и умения слушать, анализировать и предлагать. Самая интересная задача: Реализация интеграции с 5 разнородными источниками данных (PostgreSQL, Elasticsearch, внешние API) для генерации PDF-документов в реальном времени. · Нужно было обеспечить синхронную работу с системами, которые имели разные форматы данных и latency. · Добавил асинхронную обработку через Kafka: данные собирались в фоне, а пользователь получал уведомление о готовности документа. · Использовал Redis для кэширования шаблонов и часто запрашиваемых данных Самая технически сложная задача: Обработка 5000+ событий в секунду с IoT-датчиков в реальном времени без потерь данных. · Kafka не справлялась с пиковой нагрузкой: сообщения терялись, потребители отставали. · Данные о температуре плавки и составе сплавов критичны для качества продукции. Решение которое внедлил для решения проблемы: · Перераспределил партиции Kafka, увеличив их количество, и настроил сжатие сообщений. · Внедрил Apache NiFi как буферный слой для предобработки данных перед отправкой в Kafka

Фронтенд-разработчик с 4 годами коммерческого опыта. Постоянно улучшает свои навыки и применяет новые знания в роботе. Способен работать как единственным разработчиком на проекте, так и в составе команды. Нравится создавать красивые и удобные для пользователя интерфейсы.