Илья М. Golang разработчик, Senior

ID 22713
ИМ
Илья М.
Мужчина, 25 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 376,62 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 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
Golang разработчик
Грейд
Senior
Навыки
Apache Kafka
AWS
ClickHouse
Docker
ELK
gateway
GCP
GitLab CI/CD
Go
gomock
Gorilla
Grafana
gRPC
Helm
JMeter
Keycloak
Kubernetes
Linux
MongoDB
owasp
paket
PostgreSQL
Prometheus
Redis
REST API
SQL
Terraform
Testify
WebSockets
docs
Google
HTTPS
GraphQL
OAuth 2.0
Отрасли
Marketing, Advertising & Design
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   (4 года 10 месяцев)
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
gateway, Grafana, golangci-lint, GraphQL, AWS, WebSockets, ClickHouse, gomock, Keycloak, Go, MongoDB, JMeter, Redis, Prometheus, gRPC, Testify, Gorilla, Docker Compose, Docker, REST API, owasp, PostgreSQL, paket, Apache Kafka
Отрасль проекта
Marketing, Advertising & Design
Период работы
Май 2023 - По настоящее время  (2 года 3 месяца)
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
ELK, Grafana, Elasticsearch, Go, Kibana, Redis, Prometheus, gRPC, Terraform, Helm, Logstash, OAuth 2.0, GCP, Gorilla, GitLab CI/CD, REST API, SonarCube, PostgreSQL, Kubernetes, Apache Kafka
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.

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • GameDev • Media
ПЕ
Павел Е.
Самара
Golang разработчик
Lead
4 046,49 Р/час
Agile
Apache Kafka
API
argon2
Bcrypt
Channels
chi
Clean Architecture
ClickHouse
Code Review
+104

Павел — Lead Golang-разработчик из Самары с опытом работы 12 лет 4 месяца. Специализируется на разработке микросервисов, имеет опыт работы в отраслях E-commerce & Retail, GameDev и Media. Владеет английским языком на уровне B2. Участвовал в проекте разработки внутренних и общих микросервисов для российской торговой сети по продаже электроники и бытовой техники, где занимался рефакторингом legacy-кода, проведением код-ревью, оптимизацией работы сервисов, менторством новых членов команды, анализом логов и устранением ошибок. Также работал над проектом инновационного гэмблинг-сервиса на территории Евросоюза, где анализировал технические требования, проводил код-ревью, менторил членов команды, разрабатывал и поддерживал сервисы в рамках микросервисной архитектуры, покрывал код тестами и рефакторил существующий legacy-код. Ранее участвовал в проекте разработки интернет-рекламы, SEO-оптимизации, ведения кампаний в yandex.direct и googleads, разработки и продвижения сайтов, где поддерживал и дорабатывал PHP-сайты, консультировал разработчиков, управлял командой инженеров и разработчиков и интегрировался со сторонними сервисами.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

Marketing, Advertising & Design
ИМ
Илья М.
Москва
Golang разработчик
Senior
3 376,62 Р/час
gateway
ELK
Grafana
GraphQL
AWS
WebSockets
docs
ClickHouse
gomock
Google
+34

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.

Подробнее
E-commerce & Retail • LifeStyle • Manufacturing
АМ
Айдар М.
Москва
Flutter разработчик
Middle
1 688,31 Р/час
connect
cluster
Yandex MapKit
gorouter
jsoup
iCAP
Hive
Freezed
Firebase
Dart
+24

Айдар — опытный Flutter-разработчик с опытом работы более 2 лет. Он участвовал в разработке нескольких проектов, связанных с приложениями для различных отраслей: лайфстайл, электронной коммерции и розничной торговли, а также производства. Айдар обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, такими как Firebase, Flutter, Dart, Getx и другими. В его обязанности входило создание UI, интеграция с бэкэндом, разработка бизнес-логики и правку/доработки от заказчика. Проекты, над которыми работал Айдар, включали разработку кроссплатформенных приложений для Android и iOS, интеграцию с новым бэкэндом и локальным хранилищем данных, реализацию сетевого слоя и оптимизацию работы функционала для менеджеров.

Подробнее