КБ
Кирилл Б.
Мужчина, 25 лет
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 636,36 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 16 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
Backend разработчик
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Выпускник математико-механического факультета СПбГУ с фундаментальной подготовкой в алгоритмах и системном программировании.
За годы работы в Яндексе и X5 Tech спроектировал и вывел в прод десятки критически важных сервисов, руководя командами и формируя техническую культуру.
В JetBrains создаю платформу MLOps, автоматизирующую инфраструктуру ML-экспериментов в AWS и GCP, совмещая глубокие знания Java-стека с DevOps-подходами.
Эксперт в микросервисной и event-driven архитектуре, CI/CD и современном облачном стеке; умею превращать сложные требования в надёжные, масштабируемые решения
Проекты
(5 лет 9 месяцев)
JetBrains
Роль
Старший бэкенд-разработчик
Обязанности
Описание проекта
Разработка инструмента для автоматизации инфраструктуры ML-экспериментов, сокращающего время подготовки AWS/GCP-площадок и GPU-кластеров для команд JetBrains Research
Стек проекта
Java, Kotlin, Spring Framework, PostgreSQL, AWS, GCP, Terraform, Grafana, Prometheus
Состав команды проекта
3 backend-разработчика, DevOps-инженер, ML-инженеры, архитектор
Задачи
— Проектирование и разработка микросервисов на Java и Kotlin с использованием Spring Framework и PostgreSQL
— Реализация синхронизации данных, управления сториджами и автоматической аллокации GPU/CPU-ресурсов через Terraform в AWS и GCP
— Настройка мониторинга и алертинга с Grafana и Prometheus, интеграция метрик в централизованную систему
— Организация CI/CD-конвейеров и инфраструктурного кода по Git Flow
— Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости сервисов через контейнеризацию и оркестрацию
— Проведение код-ревью и архитектурных сессий, наставничество младших разработчиков
Достижения/результаты
— Сокращено время подготовки инфраструктуры ML-задач за счёт полной автоматизации
— Переведена рутинная инфраструктурная работа ML-команд в единый сервис
— Внедрены унифицированные подходы к деплою и мониторингу моделей
— Повышена стабильность платформы при масштабировании экспериментальных нагрузок
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Java, Kotlin, Grafana, AWS, Prometheus, Terraform, Spring, GCP, Framework
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Февраль 2024 - По настоящее время
(1 год 6 месяцев)
X5 Tech
Роль
Tech Lead / Старший бэкенд-разработчик
Обязанности
Описание проекта
Миграция корневой магазинной платформы, обслуживающей все магазины X5, с монолита на сервис-ориентированную архитектуру для автоматизации кассовых систем, товарного учёта и процессов поставок
Стек проекта
Java, Spring Boot, Spring Data JDBC, Spring Data JPA, Spring Boot Actuator, PostgreSQL, Liquibase, REST (уровень 2 модели зрелости Ричардсона), ActiveMQ, React, TypeScript
Состав команды проекта
3 backend-разработчика, frontend-разработчик, QA, аналитик
Задачи
— Руководство командой разработчиков: постановка целей, стратегическое планирование и техническое менторство
— Сбор и формализация функциональных и нефункциональных требований, проработка User Story и Use Cases для магазинных процессов
— Проектирование сервис-ориентированной архитектуры, декомпозиция монолита на доменно-ориентированные сервисы с использованием DDD и Clean Architecture
— Разработка RESTful API и бизнес-логики на Java 17 / Spring Boot, интеграция с кассовыми терминалами и внутренними системами через ActiveMQ
— Настройка миграций схем базы данных Liquibase и мониторинга сервисов через Spring Boot Actuator
— Внедрение практик TDD и покрытие критичных доменных зон автоматическими тестами, проведение регулярных код-ревью и архитектурных ревью
— Организация CI/CD-процессов, управление ветвлением кода по Git Flow и контроль техдолга с использованием метрик SonarQube
Достижения/результаты
— Переведены ключевые модули платформы с монолита на микросервисы, обеспечив гибкое масштабирование магазинов
— Внедрена техническая культура автоматизированного тестирования и регулярных код-ревью
— Снижён уровень технического долга и повышена надёжность кассовых и складских процессов
— Обновлён процесс тестирования: переход от «песочных часов» к пирамиде тестов, что ускорило выпуск новых версий
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, REST, Java, Spring Boot, TypeScript, Liquibase, JDBC, Spring Data JPA, Spring Data, ActiveMQ, React, Spring Boot Actuator
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Декабрь 2022 - Февраль 2024
(1 год 3 месяца)
Яндекс
Роль
Бэкенд-разработчик
Обязанности
Описание проекта
Создание платформы для автоматизированного развёртывания микросервисов по декларативному описанию для 7 продуктовых команд Яндекс Банка
Стек проекта
Java, Spring Framework, PostgreSQL, Kafka, AWS, Yandex Cloud, Terraform, Prometheus, Grafana
Состав команды проекта
Кросс-функциональная команда: backend-разработчики, DevOps, архитектор, QA, аналитик
Задачи
— Разработка генераторов инфраструктуры и микросервисов на Java и Spring Framework
— Автоматизация создания топиков Kafka, дашбордов Grafana и окружений в AWS и Yandex Cloud через Terraform
— Интеграция метрик в Prometheus, настройка алертинга и лог-агрегации
— Участие в архитектурных ревью и оптимизация CI/CD-конвейеров
— Поддержка высоконагруженной инфраструктуры и обеспечение отказоустойчивости сервисов
Достижения/результаты
— Ускорены процессы развёртывания новых сервисов
— Повышена прозрачность и управляемость инфраструктуры
— Создана платформа поддержки для нескольких продуктовых команд
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Java, Grafana, AWS, Prometheus, Terraform, Kafka, Spring, Yandex Cloud, Framework
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Ноябрь 2019 - Декабрь 2022
(3 года 2 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм, Парт-тайм (4 ч/день)
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Санкт-Петербургский государственный университет
Специальность
Математико-механический факультет
Завершение учебы
2022 г.