ИМ
Илья М.
Мужчина, 25 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 376,62 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 сентября 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
Golang разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Golang-разработчик с опытом работы на проектах в сфере Marketing, Advertising & Design.
Участвовал в разработке и оптимизации RTB-аукциона Adtech. Занимался проектированием и разработкой горизонтально масштабируемых микросервисов на Go, оптимизацией взаимодействия сервисов через gRPC и REST API, внедрением Kafka для обработки событий, балансировки нагрузки и интеграции с внешними рекламными платформами.
Работал над проектом HRM платформы — автоматизированной системы подбора интервьюеров для проведения технических собеседований. Внедрил механизм асинхронной обработки заявок через Kafka, разработал гибкую API (gRPC + REST) для взаимодействия с другими HR-инструментами, настроил механизмы ретраев и дедупликации при нестабильном соединении с внешними API.
Принимал участие в создании парсера событий и ставок. Разработал микросервисную архитектуру парсера на Go, обеспечивающую отказоустойчивость, внедрил многоуровневую систему кеширования (Redis), настроил гибкую API для взаимодействия с внешними сервисами.
Проекты
(5 лет)
RTB аукцион Adtech
Роль
Go Developer
Обязанности
Команда: 6 backend разработчиков.
Проект: Разработка и оптимизация RTB-аукциона для автоматической торговли рекламными слотами, обслуживающего до 10K запросов в секунду в пике. Основной упор делался на производительность системы, снижение задержек и оптимизацию бизнес-логики аукциона.
Задачи:
Разработка и масштабирование микросервисной архитектуры.Проектирование и разработка горизонтально масштабируемых микросервисов на Go.Оптимизация взаимодействия сервисов через gRPC и REST API.
Разработка конвейерной обработки данных для минимизации задержек.
Обработка событий и асинхронные процессы.Внедрение Kafka для обработки событий, балансировки нагрузки и интеграции с внешними рекламными платформами.
Разработка идемпотентной обработки сообщений в Kafka, предотвращающей дублирование данных.
Настройка ретраев и дедупликации сообщений в брокере Kafka.
Оптимизация производительности и latency.Профилирование и оптимизация критичных маршрутов аукциона для снижения задержек на 50+ мс.Разработка и внедрение кеширования с использованием Redis для ускорения обработки ставок. Анализ и улучшение SQL-запросов в PostgreSQL для работы с большими объёмами данных.
Интеграция с внешними сервисами.Разработка адаптеров для внешних DSP (Demand-Side Platforms) через gRPC и REST API.
Внедрение WebSockets для взаимодействия с real-time компонентами платформы.
Использование gRPC Gateway для обеспечения совместимости между gRPC и REST API.
Обеспечение отказоустойчивости и мониторинга
Разработка сервиса сбора runtime-метрик для мониторинга CPU, RAM, утечек ресурсов.
Внедрение Prometheus и Grafana для сбора и визуализации метрик.
Логирование и трассировка запросов с ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
Аутентификация, авторизация и безопасность.Внедрение Keycloak для централизованного управления аутентификацией и Single Sign-On (SSO).
Разработка и настройка ролевой модели доступа для микросервисов. Использование PASETO вместо JWT для повышения безопасности токенов. Реализация OWASP Security Best Practices для защиты API.
CI/CD и автоматизация процессов.Настройка GitLab CI/CD для автоматизированных деплоев и тестирования.
Автоматизация инфраструктуры с Docker, Kubernetes, Helm.
Работал с сетевыми протоколами TCP/IP, HTTP, DNS при конфигурации сервисов в Docker и Kubernetes. Использовал SSH для доступа к staging-серверу. Документация и управление задачами велись через Confluence и Jira.
Разработка юнит- и интеграционных тестов с Testify, GoMock, JMeter.
Внедрение GraphQL для агрегации данных из микросервисов, связанных с кликами, показами и ставками. Разработка схемы для удобной выборки статистики по рекламным событиям
Достижения
Снизил задержки на критичных маршрутах аукциона, повысив эффективность размещения рекламы.
Разработал систему мониторинга runtime-метрик, улучшив диагностику и реакцию на аномалии.
Настроил Keycloak для централизованного управления доступом, повысив безопасность системы.
Оптимизировал работу с Kafka, устранив дублирование сообщений и повысив стабильность потоков данных.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Apache Kafka, Docker, Go, GraphQL, REST API, MongoDB, JMeter, Grafana, AWS, Prometheus, Keycloak, ClickHouse, gRPC, Testify, Gorilla, Docker Compose, Redis, WebSockets, golangci-lint, gateway, gomock, owasp, paket
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Май 2023 - По настоящее время
(2 года 5 месяцев)
HRM платформа
Роль
Go Developer
Обязанности
Команда: 4 backend разработчик, 2 frontend разработчика
Проект: Автоматизированная система подбора интервьюеров для проведения технических собеседований. Система позволяла снизить нагрузку на HR-отдел за счёт автоматической логики распределения интервьюеров и кандидатов с избежанием конфликтов в графике.
Задачи:
Проектирование и разработка микросервисов на Go для автоматического распределения интервьюеров.
Реализация алгоритма распределения кандидатов с учетом расписания, приоритетов и занятости интервьюеров.
Внедрение механизма асинхронной обработки заявок через Kafka для масштабируемости.
Оптимизация SQL-запросов в PostgreSQL, чтобы ускорить обработку больших объемов заявок.
Использование Redis для кеширования часто запрашиваемых данных о кандидатах.
Разработка гибкой API (gRPC + REST) для взаимодействия с другими HR-инструментами.
Использовал RabbitMQ для асинхронного взаимодействия сервисов, Jaeger и Tempo для распределённого трейсинга, Loki и Grafana для агрегации и визуализации логов.
Подключение системы к устаревшим API HR-платформ из Германии.
Разработка прослойки для трансформации данных (JSON ⇄ XML) для корректной передачи данных.
Настройка механизмов ретраев и дедупликации при нестабильном соединении с внешними API.
Внедрение логирования всех ошибок и попыток повторной отправки данных в ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).
Оптимизация взаимодействия с удаленными API через gRPC, что позволило снизить время отклика запросов на 30%.
Настройка CI/CD пайплайнов в GitLab, автоматизирующих тестирование и деплой.
Контейнеризация микросервисов в Docker с последующим деплоем в Kubernetes.
Автоматизация деплоя с использованием Helm и Terraform.
Оптимизация GitLab CI/CD, что сократило время развертывания новых версий сервиса с 15 до 5 минут.
Настройка метрик производительности и мониторинга через Prometheus и Grafana.
Разработка системы алертов, отслеживающей аномалии в загрузке сервисов.
Внедрение логирования через ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) для централизованного хранения логов.
Разработка health-check endpoints, которые позволили сократить время на диагностику сбоев в продакшене.
Интеграция OAuth2 для аутентификации пользователей через Google и корпоративные системы.
Настройка ролевой модели доступа, позволяющей HR-менеджерам управлять кандидатами, а интервьюерам — только просматривать расписание.
Автоматизация анализа уязвимостей кода с помощью SonarQube.
Реализация защиты API по best practices OWASP, в том числе механизмов rate limiting и CORS.
Разработка WebSockets API (gorilla/websocket) для отображения обновлений расписания в реальном времени.
Оптимизация работы API, снизив время отклика на 25%.
Улучшение обработки bulk-запросов, что сократило нагрузку на базу данных.
Достижения
Разработал микросервис распределения интервьюеров, снизив время обработки заявок на 40%.
Оптимизировал интеграцию с устаревшими API, устранив несовместимость форматов данных.
Автоматизировал деплой сервисов, повысив стабильность обновлений и отказоустойчивость системы.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Apache Kafka, Elasticsearch, Go, Kibana, REST API, Grafana, Kubernetes, Prometheus, gRPC, Terraform, ELK, Helm, Logstash, OAuth 2.0, Gorilla, Redis, GCP, GitLab CI/CD, SonarCube
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Июль 2021 - Апрель 2023
(1 год 10 месяцев)
Парсер событий и ставок
Роль
Backend разработчик
Обязанности
Команда: 2 backend-разработчика Middle разработчик
Проект: Парсер собирает с сайтов референсов все данные линий событий (спорт, чемпионат, счет, название и фото команда, события и их коэффициенты).
Исследование исходящих запросов на получение матчей сайтов референсов.
Задачи:
Разработка микросервисной архитектуры парсера на Go, обеспечивающей отказоустойчивость.
Проектирование многоуровневой системы кеширования (Redis) для снижения нагрузки на базу данных.
Внедрение Kafka для обработки потоков данных с сайтов-референсов.
Настройка гибкой API (REST + gRPC) для взаимодействия с внешними сервисами.
Оптимизация работы парсера под горизонтальное масштабирование (несколько инстансов).
Анализ исходящих запросов сайтов-референсов для получения данных матчей и коэффициентов.
Разработка механизма обхода анти-бот-защиты, включая:
Динамическое изменение User-Agent и заголовков запроса.
Использование прокси-серверов для распределения трафика.
Имитация поведения реального пользователя с помощью Chromedp.
Оптимизация парсинга JSON и HTML-страниц для быстрого извлечения нужных данных.
Реализация механизма автоматического обновления коэффициентов ставок в реальном времени.
Внедрение отслеживания изменений коэффициентов с записью истории изменений в PostgreSQL.
Разработка механизма фильтрации и валидации данных перед сохранением в базу.
Разработка алгоритма обработки купонов ставок по популярным группам событий.
Оптимизация механизмов расчета кросс-коэффициентов на основе динамики изменений.
Внедрение автоматического обновления и удаления старых данных при смене коэффициентов.
Разработка API для анализа ставок и определения наиболее прибыльных стратегий.
Разработка WebSockets API для потокового обновления коэффициентов и событий.
Настройка механизма подписки пользователей на изменение коэффициентов в реальном времени.
Оптимизация работы push-уведомлений для моментального обновления данных.
Уменьшение нагрузки на WebSockets-соединения за счет batch-обработки событий.
Развертывание Sentry для централизованного логирования ошибок.
Внедрение Prometheus и Grafana для мониторинга производительности системы.
Разработка health-check API для диагностики состояния сервисов.
Настройка логов запросов с уровнем важности (info, warning, error)
Ведение отдельных логов для обработки ошибок API референсов.
Контейнеризация сервисов в Docker и оркестрация через Docker Compose.
Автоматизация развертывания и обновления через CI/CD.
Оптимизация работы Redis для кеширования коэффициентов и событий.
Настройка репликации базы данных PostgreSQL для увеличения отказоустойчивости.
Достижения
Оптимизировал парсинг матчей, ускорив сбор данных на 35%.
Разработал автоматический расчет купонов ставок, повысив точность прогнозирования коэффициентов.
Реализовал WebSockets API, обеспечив real-time обновление коэффициентов и событий.
Настроил мониторинг и логирование через Sentry, Grafana и Prometheus, улучшив диагностику ошибок.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Apache Kafka, Docker, Go, Grafana, Prometheus, gRPC, Sentry, Docker Compose, Redis, Gin, WebSockets, chromedp
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Октябрь 2020 - Июнь 2021
(9 месяцев)
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
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Специальность
Высшая школа программной инженерии – Программная инженерия
Завершение учебы
2024 г.
Высшее
Учебное заведение
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Специальность
Высшая школа программной инженерии – Программная инженерия
Завершение учебы
2022 г.