АЛ
Антон Л.
Мужчина
Россия, Новосибирск, UTC+7
Ставка
3 376,62 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 2 июля 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Java разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Антон — опытный Java-разработчик уровня Senior из Новосибирска.
Имеет опыт работы на проектах в компаниях Сбербанк и Huawei. В Сбербанке проводил тесты производительности технологий обработки больших данных Spark и Flink, интегрировал Flink с Kafka, создал архитектуру решения для предоставления Flink как банковской услуги.
В Huawei внедрил вторичный индекс, ускоривший обработку данных до 31%, оптимизировал логический план Apache Flink (увеличил производительность на 13%), реализовал механизм приблизительной обработки запросов для сокращения использования пространства. Кроме того, спроектировал и реализовал высоконагруженные распределённые системы, работал с технологиями Cassandra, Docker, Spring Boot и другими.
Проекты
(6 лет 3 месяца)
Сбербанк
Роль
Java-разработчик
Обязанности
Команда: 10 человек
Обязанности:
- Для сравнения основных технологий обработки больших данных – Spark и Flink – проведены тесты производительности на распределенном кластере. Определены варианты использования и необходимые интеграции для Flink.
- Интегрирован Flink с Kafka для предоставления пользователям источника потоковых данных.
- Предоставлен механизм керберизации для Flink для соответствия требованиям безопасности.
- На основе потребностей и требований интеграции создана архитектура решения для предоставления Flink как банковской услуги.
- Реализован плагин log4j2 для Flink для определения необходимого для аудита формата журнала.
- Интегрировал Flyway для управления версиями схемы базы данных в рамках процесса развертывания и миграций на кластере, обеспечив автоматическое обновление структуры базы данных в различных средах.
- Оптимизирована работа с connection pool для базы данных с использованием Flyway для улучшения производительности при выполнении транзакций и миграций.
- Настроены и протестированы механизмы блокировок и транзакций в базе данных с применением Flyway для обеспечения корректности и согласованности данных в многозадачных средах.
- Настроена система мониторинга с использованием Grafana, сбор, обработка и анализ логов (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
- Мониторинг и диагностика производительности системы с использованием стандартных Linux-инструментов (top, htop, iostat, vmstat и другие).
- Работал с индексами и запросами, оптимизируя их выполнение для ускорения операций выборки и манипуляций с данными.
Стек специалиста на проекте
MapReduce, ELK, Grafana, GitLab, log4j2, flink, Spring Data, Spark, Hive, Flyway, Elasticsearch, Java, Kibana, JUnit, Mockito, JPA, Linux, Scala, Redis, Hadoop, Kafka, Cassandra, boot, Hbase, Logstash, HDFS, Docker, Hibernate, OpenShift, Java 17, Spring, mstet, PostgreSQL, Jenkins, Spring boot 3, CI/CD, Connection pool, Kubernetes
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Октябрь 2023 - По настоящее время
(1 год 10 месяцев)
Huawei
Роль
Java-разработчик
Обязанности
Техлид в команде 7 человек
Обязанности:
- Для обеспечения отказоустойчивости настроил конвейер CI/CD и создал тестовую среду. Тестовое покрытие увеличилось до 80%.
- Встроил Databrick Delta Lake в облачную платформу Huawei для удовлетворения потребностей клиентов.
- Оптимизировано выполнение транзакций в распределенных системах с соблюдением принципов ACID, обеспечивая консистентность и надежность данных.
- Настроены и оптимизированы серверы на Linux для работы в кластерных и распределенных средах, включая настройку сетевых интерфейсов и безопасности.
- Настроена система мониторинга с использованием Grafana, сбор, обработка и анализ логов (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Достижения
Внедрил вторичный индекс, что ускорило обработку данных до 31%
Стек специалиста на проекте
MapReduce, ELK, Grafana, GitLab, Delta Lake, flink, Spring Data, Huawei, Spark, Databricks, Hive, Elasticsearch, Java, Kibana, JUnit, Mockito, JPA, Linux, Scala, Redis, Yandex, Hadoop, Kafka, Cassandra, boot, Hbase, Logstash, ACID, HDFS, Docker, Hibernate, OpenShift, Spring, PostgreSQL, Jenkins, Spring boot 3, CI/CD, Kubernetes
Отрасль проекта
Hardware
Период работы
Август 2022 - Октябрь 2023
(1 год 3 месяца)
Huawei
Роль
Java-разработчик
Обязанности
- Проектирование и реализация высоконагруженных распределенных систем.
- Настройка и интеграция Apache Kafka для обработки потоковых данных.
- Проектирование схем и реализация хранилищ данных с использованием HDFS, HBase и Cassandra
- Создание RESTful API с использованием Spring Boot и JPA, обеспечивая взаимодействие между микросервисами.
- Написание модульных тестов с использованием JUnit и Mockito.
- Участие в код-ревью и обеспечение соблюдения стандартов кодирования в команде.
- Настройка процессов CI/CD с использованием Jenkins, GitLab.
- Мониторинг производительности приложений в продакшене и участие в устранении инцидентов.
- Создание и поддержка технической документации по проектам, включая архитектурные решения, схемы баз данных и инструкции по развертыванию
- Мониторинг и диагностика производительности системы с использованием стандартных Linux-инструментов (top, htop, iostat, vmstat и другие).
- Разработана архитектура взаимодействия с реляционными базами данных, включая настройку и использование connection pool для повышения производительности при работе с большими объемами данных.
Достижения
1. Оптимизирован логический план Apache Flink для сокращения вычислений. В результате производительность
увеличилась на 13% для заданий с несколькими источниками.
2. Реализован механизм приблизительной обработки запросов для сокращения использования пространства. Оптимизация позволила использовать фиксированное пространство для обработки данных и снизила затраты на обработку.
3. Расширен функционал бэкэнда состояния Apache Flink для получения дополнительных данных из RocksDB.
Стек специалиста на проекте
MapReduce, GitLab, flink, Spark, Hive, Java, JUnit, Mockito, JPA, Scala, Redis, Apache, Hadoop, Kafka, Cassandra, boot, Hbase, HDFS, Docker, Hibernate, OpenShift, REST API, Spring, Spring Boot, PostgreSQL, Jenkins, CI/CD, Kubernetes, Apache Kafka
Отрасль проекта
Hardware
Период работы
Май 2019 - Август 2022
(3 года 4 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Новосибирский государственный университет
Специальность
Факультет информационных технологий
Завершение учебы
2024 г.