Алексей Е. Архитектор, Senior

• Резюме обновлено 28 июля 2025 в 14:48 I’m a punctual, responsible, motivated and hardworking person, adaptable to all challenging situations. I’m a quick to learn and willing to adapt to any job. I am also key developer of my Spring JSON-RPC project https://github.com/kibberpunk/spring-boot-starter-jsonrpc Key technologies: JavaSE, Gc, GigaSpaces, Cassandra, Apache Kafka, Reflection API, I/O API, JDBC, RMI, LRMI, Java APIs for XML (SAX, DOM), JavaFX, Patterns JavaEE, JSP, JSTL, Spring, GWT, Velocity, Servlet Container, JPA, API/Hibernate API, Web-services, HTML, CSS, Spring ROO, BeanShell, JUnit, DBUnit, Mockito Web Application Tests Selenium Intellij IDEA(openapi Plugin Development), Eclipse(OSGI, Plugin Development), NetBeans Tomcat, WebLogic MySQl, Oracle, MSSQL, Postgres GIT, CVS, SVN JIRA, Redmine ANT, Maven Jenkins Linux(Ubuntu, CentOS) Windows (XP, 7)

Опыт в проектировании омникатальной ИТ-архитектуры для ритейла более 10 лет. Цель моей работы - улучшать жизнь людей.

Архитектор Атлассиан с опытом Java. Опыт работы разработчиком и архитектором продуктов Atlassian - более 5 лет Максимальное использование стандартного функционала для решения задач и опыт доработки существующего. Специализация на внутренних операционных процессах, itsm, управлении проектами и разработки порталов. специализация на Jira Servicedesk, Jira Software и Confluence

Обо мне Ведущий архитектор решений в Сбербанке IT-менеджер и архитектор с более чем 5-летним опытом работы в банковской и финтех сфере. Эксперт по внедрению высоконагруженных систем. Отличный командный игрок, ориентированный на бизнес, продуктовое мышление, сильный технический бэкграунд. Ключевые навыки Безопасность Проект, управляемый доменом (DDD) Спецификация OpenAPI (OAS) BPMN, UML диаграммы, проектирование СУБД (ЛМД+ФМД), MSA (microservice architecture), SOA, Проектирование API, CI/CD strategies, Openshift (Docker+Kubernates)

Руководитель, писатель и стратег с более чем 10-летним опытом работы в ИТ сфере. Обладаю огромным практическим опытом в управлении и разработке. Считаю, что мои ключевые качества и цели амбициозны. Имею опыт создания компании с нуля и работы над проектами с бюджетом 1 млн, и 1 млрд. Я способен видеть цель и идти к ней, поддерживая в коллективе высокий темп работы, открытость и хороший командный дух. Строг к себе и другим, чтобы поддерживать производительность на высоком уровне и иметь технологические преимущества, при этом легко общаюсь с людьми и убеждаю их в правильности своего подхода. Обращаю внимание на детали, при этом вижу картину целиком. Я принимаю решения и беру на себя личную ответственность, довожу дела до конца не забывая, что доверие и делегирование важны. Постоянно расширяю свои знания и навыки, посредством чтения литературы, прохождения специализированных курсов, сертификаций и конференций. Имею отличные навыки общения и способность справляться со стрессом. Все это позволяет мне браться за проекты любой сложности и получать высокие результаты.

У меня чуть более 5 лет опыта разработки с использованием Java, Spring, Spring Boot, Spring Data, JPA (Hibernate), Angular, React, Docker, RabbitMQ, Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Niagara Framework. Имею опыт создания RESTful веб-сервисов и приложений построенных на микросервисной архитектуре с использованием. Имею опыт использования таких СУБД, как PostgreSQL, H2, MongoDB и ClickHouse. У меня есть опыт фронтенд-разработки с использованием JavaScript, TypeScript, Angular, React, NextJS, Bootstrap, HTML, CSS.

Рассматриваю удаленную работу, желательно на долгий срок. О себе могу сказать: стрессоустойчивая, готова обучаться новому. Владею основными программами.

Java-разработчик с опытом работы на проектах 4 года 3 месяца. На проекте «Наука» разрабатывал и внедрял систему согласования материального баланса и отчётности по операциям на НПЗ. Разрабатывал REST API, поддерживал репликацию данных на клиентские сервисы (Kafka), реализовывал авторизацию и аутентификацию (Spring Security и JWT). Внедрил паттерн CQRS, что снизило нагрузку на БД и повысило скорость генерации отчётов на 32%. В рамках проекта «ОЗОН» разработал backend-сервис на Java Spring Boot для обработки данных с конвейера. Интегрировал сервис с промышленной камерой, обрабатывал снимки в реальном времени (OpenCV). Оптимизировал запросы в БД PostgreSQL, после чего их скорость повысилась на 23%.

Антон — QA-специалист уровня Middle с опытом работы на проектах в сферах телекома и электронной коммерции. На проекте в компании, работающей в сфере телекоммуникаций, выполнял роль QA FullStack. Занимался ручным тестированием Web и API (REST, SOAP), в большей степени: автоматизацией Web и Backend, написанием тест-кейсов в TestRail и отчётов о тестировании, работал с БД и CI/CD Gitlab. В компании из сферы электронной коммерции и ретейла выполнял роль QA Manual. В зону ответственности входили ручное тестирование Web и API, написание чек-листов и SQL-запросов, функциональное и приёмочное тестирование, оценка задач в рамках спринта.

5+ лет опыта в ML и анализе данных, включая продакшн-разработку моделей. Коммерческий опыт с рекомендательными системами (Implicit, LightFM, SVD, DL-based), включая: Collaborative Filtering (ALS, LightFM, SVD); Matrix Factorization (SVD, ALS); Two-Tower Model (Deep Learning) — моделирование с использованием контентных признаков (тексты, эмбеддинги видео/аудио/изображений); Hybrid Model (CF + Content-Based) — интеграция поведенческих и контентных фич для рекомендаций; Transformer-based модели (YouTube DNN, SASRec) — учет последовательностей взаимодействий пользователей. Глубокое понимание алгоритмов RecSys и бустинга (LightGBM, CatBoost, XGBoost). Разработка и деплой моделей (классификация, регрессия, ранжирование) с использованием: PyTorch, TensorFlow; Triton Inference Server, TorchServe, TF Serving Feature engineering для RecSys и других задач; Проведение A/B-тестирования рекомендательных моделей и новых фич; Построение end-to-end ML пайплайнов, автоматизация CI/CD; Опыт с высоконагруженными и распределёнными системами (Spark, Dask, Ray); Разработка REST API (Flask, FastAPI), опыт работы с облаками (AWS, GCP, Yandex Cloud); Использование LLM (в т.ч. RAG) для бизнес-задач и интеграции с рекомендательными системами; Уверенное владение Python, Docker, Kubernetes; Анализ и визуализация данных (NumPy, SciPy, Pandas, Plotly).