Михаил А. Системный аналитик, Senior

ID 29627
МА
Михаил А.
Мужчина, 39 лет
Россия, Тула, UTC+3
Ставка
3 246,75 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 2 октября 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
Системный аналитик
Грейд
Senior
Навыки
REST
SOAP
GraphQL
WebSockets
OpenAPI
Swagger
OAuth
JWT
JSON
XML
YAML
Protobuf
Kafka
RabbitMQ
Apache
Pulsar
брокеры сообщений
BPMN
UML
Archimate
Use case
User Stories
Diagrams
Sequence
Activity
Confluence
Draw.io
Enterprise Architect
Markdown
Miro
PlantUML
Visual Paradigm
Описание API
Agile
Scrum
ГОСТ 34
Программное обеспечение
iso
iec
isoiec 25010 качество
ACID
bases
C4 Model
Clean Architecture
CQRS
DDD
ESB
Event Sourcing
Faust
hexagonal
Microservice Architecture
paros
vs
Монолитная архитектура
Шина данных
модули
capтеорема
high availability
шардинг
репликация
tolerance
консенсус raft
API Gateway
Azure
Docker
Gitlab CI
Yandex Cloud
ClickHouse
AI
automl
Google
Google colab
HuggingFace
Jupyter
Keras
MLflow
NLP
Numpy
ONNX
Pandas
Python
PyTorch
Scikit-learn
Statsmodels
Tensorflow
transformers
трекинг моделей
datarobot
h2o
Avro
Cassandra
Dask
DWH
Hadoop
MongoDB
Parquet
Redis
Redshift
Snowflake
Spark
SQL
данных
Нереляционные БД (NoSQL)
оконные функции
orc
Bert
Classification
FastAPI
gpt
llama
NLTK
Pipelines
SpaCy
word2vec
tfidf
entiment
text
Apache AirFlow
defect
DVC
feature
GitHub Actions
Grafana
Jeast
Kubeflow
modal
monitoring
Prometheus
store
metaflow
Bash
Figma
Git
Insomnia
Jira
Linux
Notion
Postman
SSH
UI-тестирование
UI/UX
Анализ данных
на уровне написания оконных функций
Анализ
Аналитика
Бизнес-анализ
Документация
Написание ТЗ
Поддержка
Постановка задач на разработку
Разработка технической документации
Системный анализ
опыт работы с erpсистемами
адаптация
ELT процессы
ETL
PostgreSQL
REST API
API
MySQL
Оркестрация
MS Excel
generators
GoogleSheets
Отрасли
E-commerce & Retail
FinTech & Banking
HRTech
Media
Главное о специалисте
Михаил — системный аналитик уровня Senior из Тулы. Специализируется на анализе и проектировании систем с использованием различных технологий и методологий. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail, Media. Участвовал в разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств, где провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий в сутки. Принимал участие в создании цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем, где разработал архитектуру API-слоя между UI, ML-модулями и микросервисами. Работал над внутренней платформой для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании, где провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения. Также участвовал в разработке in-house платформы для автоматизации работы редакции: от хранения и обработки материалов до публикации контента. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 11 месяцев.
Проекты   (7 лет 5 месяцев)
AI-антифрод система с поведенческой аналитикой и фингерпринтингом устройств Fintech / Antifraud / AI
Роль
Системный аналитик (ведущий аналитик/техлид по аналитике)
Обязанности
Проект по разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств. Система обрабатывает до 10 млн событий в сутки, собирает фингерпринты, применяет ML-модели для анализа паттернов поведения, в том числе на основе данных из даркнета. Включает модульную архитектуру с REST API, аналитическую панель и собственный пайплайн обработки событий. Команда: ML-инженеры, backend/frontend разработчики, аналитики, архитектор, product owner Описание: Проект по разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств. Система обрабатывает до 10 млн событий в сутки, собирает фингерпринты, применяет ML-модели для анализа паттернов поведения, в том числе на основе данных из даркнета. Включает модульную архитектуру с REST API, аналитическую панель и собственный пайплайн обработки событий. Задачи: Провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий/сутки. Спроектировал модульную архитектуру сбора и нормализации поведенческих данных (device fingerprint, сессии, пользовательские события), с использованием Kafka как шины событий. Разработал спецификации REST API и контракты взаимодействия между микросервисами, включая ML-модуль, витрины, real-time фильтры и административную панель (FastAPI + OpenAPI/Swagger). Описал поток данных от ingestion до хранения в Clickhouse / PostgreSQL, включая структуру фичей для feature engineering и обучение моделей. Проектировал схемы фичей и агрегации с использованием сложных SQL-запросов в Clickhouse и PostgreSQL. Совместно с ML-командой сформулировал требования к алгоритмам на базе autoencoder, Isolation Forest, Random Forest, участвовал в согласовании параметров explainability. Разработал структуры хранения событий и агрегатов в PostgreSQL, реализовал бизнес-логику обработки в виде функций и процедур на PL/pgSQL. Использовал ERD для проектирования взаимосвязей между таблицами событий, признаков и результатов проверки. Спроектировал архитектуру NLP-модуля для анализа заказов в даркнете (на базе TensorFlow, sklearn), с классификацией и извлечением фрод-трендов. Разработал структуру и требования к визуальному интерфейсу аналитической панели (в связке с Grafana, Figma, Miro): отображение атак, сигнатур поведения, интерактивные фильтры. Описал нефункциональные требования: масштабируемость, отказоустойчивость, прозрачность модели, explainability, соответствие требованиям комплаенса. Курировал backeand и разрабатывал ml\ai пайпалны для антирфда Поддерживал и актуализировал системную документацию (включая Confluence, Markdown, Draw.io, JSON/XML схемы, Miro-доски). Разрабатывал сложные SQL-запросы с оконными функциями (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) и вложенными подзапросами для агрегации и фильтрации событий при построении витрин данных. Проектировал витрины данных в ClickHouse (DWH), участвовал в организации Data Lake на базе Hadoop для хранения необработанных логов и сессий. Использовал формат хранения Parquet. Организовал первичное хранилище событий в Data Lake на Hadoop, для последующего анализа и обучения ML-моделей
Достижения
Введена в эксплуатацию аналитическая панель — обеспечивает real-time мониторинг фрод-активности и динамическую фильтрацию инцидентов. Модели достигли Recall > 90%, Precision > 85%, обеспечив высокую чувствительность при значительном снижении FP. Снижено количество ложноположительных срабатываний на 40%, доля ручных проверок уменьшена до 15% (вместо 100%). Повышена прозрачность работы ML-блока: реализован формат explainability и визуализация решений в аналитической панели. Обеспечено согласование архитектуры между командами разработки, ML и бизнес-аналитики, что ускорило выход MVP на 2 месяца.
Стек специалиста на проекте
autoencoder, isolation forest, first, Grafana, Визуализация, Анализ, Обучение, Tensorflow, ClickHouse, JSON, XML, mlмодели, FastAPI, Аудит, Miro, Kafka, Sklearn, Документация, NLP, PL/pgSQL, Swagger, SQL, Python, Confluence, Markdown, Radon, Аналитика, Apache AirFlow, Figma, Draw.io, OpenAPI, REST API, Pl/SQL, PostgreSQL
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Август 2025 - По настоящее время  (3 месяца)
AI-продукт для поиска работы в сфере беспилотных технологий HR Tech / AI / Robotics
Роль
Системный аналитик
Обязанности
Команда: ML-инженеры, разработчики (backend, frontend), дизайнеры, продакт-менеджер, аналитики Описание: Разработка цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем (UAV, robotics, AI), включающей AI-поиск, рекомендательные алгоритмы, текстовый анализ, работу с профилями пользователей и модуль аналитики. В рамках проекта были реализованы MVP и полноценный релиз с микросервисной архитектурой. Задачи: Разработал архитектуру API-слоя (на основе FastAPI + OpenAPI) между UI, ML-модулями и микросервисами: поиск, рекомендации, аналитика. Проектировал схемы данных и ER-диаграммы для PostgreSQL, нормализовал структуры хранения резюме, вакансий и профилей. Составил SQL-запросы и пайплайны поведенческой аналитики (Python + Pandas + SQL), анализируя воронки, фичи для ML и поведение пользователей. Писал SQL-запросы (PostgreSQL, MySQL), включая сложные аналитические запросы Выполнял поведенческий анализ пользователей на уровне SQL и Python (анализ кликов, времени взаимодействия, конверсий) Проектировал и документировал логику рекомендательного движка (на базе sklearn, PyTorch), описывал взаимодействие с ML-командой. Проектировал схемы данных и ERD для PostgreSQL, оптимизировал структуру хранения резюме и вакансий. Реализовал сложные процедуры и триггеры на PL/pgSQL для автоматической нормализации и обогащения данных. Настроил архитектуру событийной шины на Kafka — спроектировал топики, форматы сообщений (JSON), маршруты доставки событий между сервисами. Участвовал в разработке NLP-модуля, обрабатывающего тексты вакансий и резюме: классификация, извлечение навыков и сущностей. Сформулировал нефункциональные требования: latency, масштабируемость, SLA для API и AI-сервисов. Проводил ревью требований, писал технические задания, декомпозировал фичи и поддерживал документацию в Confluence + Miro + Jira. Курировал тестирование и работу прототипов в Docker-среде под Linux, обеспечивал корректную интеграцию с backend'ом и ML-сервисами. Создавал SQL-запросы с оконными функциями для анализа поведения пользователей и построения фичей для моделей рекомендаций Настроил пайплайн обработки событий в Kafka с выгрузкой в Snowflake (DWH) для анализа поведенческих паттернов Описал ключевые пользовательские сценарии поиска и рекомендаций в виде BPMN-диаграмм. Настроил событийную шину на Kafka в связке с корпоративным ESB для маршрутизации сообщений между микросервисами. Спроектировал и документировал интеграции с внешними HR-сервисами через SOAP API и REST API. Разработал ER-диаграммы и схемы взаимодействия сервисов в UML (диаграммы классов, последовательности).
Достижения
Обеспечил выпуск и поддержку в проде платформы с AI-поиском и рекомендациями, охватившей 5000+ пользователей в сегменте UAV. Повысил точность рекомендаций: +22% релевантности за счёт качественных фичей и адаптации ML-моделей к поведению. Снизил нагрузку на аналитическую команду за счёт автоматизированного парсинга и кластеризации вакансий (NLP + ML). Ускорил согласование между ML- и backend-командами за счёт стандартизированной API-документации (Swagger + Confluence). Построена масштабируемая архитектура, адаптированная под B2B-клиентов (интеграции через Kafka, REST API, Docker).
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, JSON, Jira, Confluence, SQL, Python, SOAP, Bash, REST API, Linux, Swagger, *nix, Pandas, FastAPI, Miro, ESB, PyTorch, Sklearn, Kafka, Аналитика, NLP, Документация, OpenAPI, Анализ, AI рекомендации
Отрасль проекта
HRTech
Период работы
Январь 2023 - Июль 2024  (1 год 7 месяцев)
B2B-платформа с интеллектуальной CRM и системой документооборота B2B / Enterprise Software / ProcurementTech
Роль
Системный аналитик / координатор разработки
Обязанности
Команда: Backend и frontend разработчики, аналитики, ML-инженер, архитектор, продуктовый заказчик Описание: Разработка внутренней платформы для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании. Решение включало в себя кастомную CRM, интеллектуальный поиск по заявкам, рекомендательную систему для поставщиков, модуль документооборота, а также дашборды для мониторинга заявок и сроков. Проект был ориентирован на сокращение издержек и повышение прозрачности B2B-операций. Задачи: Провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения, отразив их в виде BPMN-диаграмм и структурированных таблиц атрибутов. Спроектировал архитектуру CRM-системы с модульной логикой (обработка заявок, статусы, напоминания, уведомления) и модуль документооборота с маршрутами согласований. Формализовал требования через интервью с заказчиком, оформил в виде ТЗ и поддерживал документацию в Confluence и Jira. Разработал спецификации API в формате OpenAPI/Swagger для интеграции между модулями (CRM, документы, AI-поиск). Спроектировал модели данных и связи в PostgreSQL, участвовал в разработке ER-диаграмм и нормализации хранилищ заявок и поставщиков. Курировал внедрение рекомендательной системы: контентная фильтрация, kNN, косинусная близость, работал с sklearn и TensorFlow. Внедрил real-time обработку заявок с использованием FastAPI + Kafka и распределённой логики оповещений. Координировал команду разработки (анализ, декомпозиция, спринты), контролировал соответствие реализации требованиям. Проводил аналитику закупочной активности с помощью Pandas + SQL: повторные закупки, отклонения, SLA. Разрабатывал ER-диаграммы для PostgreSQL и Oracle при проектировании модулей CRM и документооборота. Писал процедуры, пакеты и скрипты на PL/SQL (Oracle) для миграции данных и интеграций в рамках переноса ХД на Greenplum. Реализовывал бизнес-логику внутри PostgreSQL на PL/pgSQL для обработки заявок и формирования отчётов. Зафиксировал текущие процессы проектирования и закупки в виде BPMN-диаграмм, выделил узкие места и предложил улучшения. Спроектировал архитектуру интеграций между модулями CRM, документооборота и внешними системами через корпоративную ESB. Разработал спецификации API, включая SOAP-сервисы для взаимодействия с ERP. Создал UML-диаграммы компонентов и последовательностей для документирования архитектурных решений. Спроектировал модульную архитектуру сбора и нормализации поведенческих данных (device fingerprint, сессии, пользовательские события) с использованием Kafka и интеграционной шины (ESB) для маршрутизации данных между сервисами. Разработал спецификации REST и SOAP API для интеграции внешних источников данных и внутренних модулей (ML, аналитика, админ-панель). Описал поток данных от ingestion до хранения в ClickHouse/PostgreSQL, моделируя взаимодействия в UML (диаграммы последовательности, компоненты). Моделировал бизнес-процессы антифрод-проверок в BPMN для согласования с архитектором и заказчиком.
Достижения
Разработана и внедрена интеллектуальная CRM-система, адаптированная под специфику производственного инжиниринга и снабжения. Внедрён AI-механизм автоподсказок (на основе контентной фильтрации и kNN), улучшивший релевантность рекомендаций и повысивший повторные закупки. Обеспечено сокращение времени обработки заявки на 30% благодаря автоматизации контроля сроков, уведомлений и согласований. Удалось снизить долю неактуальных поставщиков на 40% за счёт интеллектуальной фильтрации и анализа истории заказов. Повышена прозрачность внутренних процессов благодаря интегрированной визуализации статусов и этапов по каждой заявке (дашборды + статусы).
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Jira, Confluence, BPMN, Python, SOAP, REST API, Swagger, Tensorflow, Pandas, FastAPI, Miro, ESB, Sklearn, Kafka, Декомпозиция и структуризация задач, OpenAPI, Анализ, knn, Контентная фильтрация
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Март 2022 - Декабрь 2022  (10 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
Белорусский Государственный Университет
Специальность
Экономика, Финансы и кредит
Завершение учебы
2008 г.

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • Manufacturing • Media • Telecom
ВК
Вениамин К.
Санкт-Петербург
Системный аналитик
Senior
3 724,98 Р/час
3NF
Activity
Apache Kafka
API
API testing
Archimate
BPMN 2.0
BRD
Camunda
ClickHouse
+98

Вениамин — системный аналитик уровня Senior с опытом работы в отраслях FinTech & Banking, Media, E-commerce & Retail, Manufacturing. Имеет два высших образования в области менеджмента в машиностроении и наземных транспортных систем, полученных в Санкт-Петербургском государственном политехническом университете. В работе над проектами применял навыки в области анализа бизнес-процессов, проектирования архитектуры решений, работы с базами данных, API, микросервисной архитектурой и другими технологиями. Участвовал в разработке и внедрении систем для расчёта вознаграждений контрагентам, формирования отчётности, управления ролевыми моделями клиентов. Принимал участие в проектах по разработке сайтов с интеграцией различных сервисов, внедрению систем Application Traffic Control, доработке и внедрению ERP-систем, а также в обеспечении поддержки для процедур автозаказа. Обладает опытом работы в командах различной численности и сложности, умеет эффективно взаимодействовать с заказчиками и конечными пользователями для выявления и структурирования требований. О себе: • Являюсь опытным системным аналитиком с более чем 6-летним стажем в IT. • Успешно проявлял себя и в выяснении и уточнении требований в работе с бизнес-заказчиками, и в постановке требований и задач разработчикам. • Есть опыт управления командой аналитиков до 5 человек, также есть опыт работы Product Owner'ом. • Обладаю навыками проектирования решений, абстрактным мышлением, способен заранее предвидеть запросы бизнеса и пользовательские сценарии. • Регулярно повышаю уровень технических компетенций и профессиональных навыков, чтобы внести вклад в развитие продукта и улучшение процессов компании. • Наилучший результат моей работы - видеть как продукт облегчает выполнение задач пользователям и ускоряет бизнес-процессы. • Главными своими качествами считаю стрессоустойчивость, способность договориться с любым заказчиком и получение максимального результата в любой ситуации.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • HRTech • Logistics & Transport • Telecom
АП
Анна П.
Москва
Системный аналитик
Senior
3 766,23 Р/час
Agile
apache hive
API
Archimate
BPMN
C4 Model
Chart.js
ClickHouse
Confluence
Data Flow Diagrams (DFD)
+82

Я системный аналитик с более чем 6-летним опытом в сфере финтеха, коммерческих проектов и разработки сложных информационных систем. За время своей работы я принимала участие в создании и развитии высоконагруженных решений, интеграционных платформ и корпоративных систем, начиная с этапа анализа требований до сопровождения внедрения и тестирования. Я обладаю уверенными компетенциями в системном анализе, проработке REST/SOAP API, проектировании микросервисной архитектуры, работе с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ), базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Tarantool), а также визуализации процессов (BPMN, UML). У меня есть практический опыт программирования и анализа данных с использованием Python (Pandas, NumPy), что позволяет мне эффективно взаимодействовать с data-инженерами и участвовать в построении data-intensive решений. Мои проекты включали внедрение адаптеров H2H, разработку интеграционных хранилищ данных для банков, поддержку CRM-системы Siebel для крупных авиакомпаний, создание интернет-порталов для управления трудозатратами и ресурсов, системы динамического ценообразования, единую платформу авторизации и интеграцию различных мастер-систем. Я обладаю техническим мышлением, умею говорить на языке бизнеса и IT, и всегда стремлюсь искать оптимальные и масштабируемые решения. Уверена, что мой опыт и навыки помогут вашей команде реализовать амбициозные задачи и достигать бизнес-целей быстрее. Буду рада рассказать подробнее о своих кейсах и обсудить, чем могу быть полезна вашей компании.

Подробнее
EdTech • FinTech & Banking • Information Security
ДК
Дарья К.
Москва
Системный аналитик
Senior
4 155,84 Р/час
BPMN
Camunda
Confluence
Git
Jira
JSON
Miro
Nexus
Postman
Python
+94

Дарья — опытный системный аналитик с навыками в области BPMN, Camunda, Confluence, Git, Jira и других инструментов. Она обладает глубоким пониманием бизнес-процессов, есть уверенное понимание принципов работы микросервисной архитектуры" и способна анализировать их для выявления рисков и возможностей оптимизации. Дарья имеет опыт работы на проектах в сфере информационной безопасности, финтеха и электронной коммерции. На последнем месте работы она руководила командой аналитиков и занималась разработкой новой системы лояльности клиентов для отделения клиентской поддержки банка. Также Дарья участвовала в цифровизации корпоративной безопасности крупной компании и работала над улучшением платформы для e-commerce. Её опыт включает анализ бизнес-требований, разработку дорожных карт и бэклога, проведение A/B-тестов, оптимизацию процессов и внедрение новых систем. Опыт работы более 5 лет.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Government & Public Sector • Insurance • Logistics & Transport • Realty & Constructoring
ИА
Иван А.
Подольск
Системный аналитик
Senior
3 701,3 Р/час
ActiveMQ
Activity
Agile
API
API Gateway
apigee
Archimate
AWS
BPMN
C++
+97

Меня зовут Иван Анненков, я системный аналитик и руководитель проектов с 19-летним опытом работы в сфере ИТ и консалтинга. Моя профессиональная карьера связана с реализацией масштабных проектов в крупнейших финансовых организациях (ВТБ, Сбербанк, Ингосстрах), где я занимался проектированием интернет-банка, продуктовых процессоров и интеграционных решений. Помимо банковской отрасли, я успешно внедрял ERP-системы на производственных предприятиях, занимался оптимизацией бизнес-процессов и выстраивал архитектуру высоконагруженных микросервисных систем. Моя ключевая экспертиза — системный анализ и проектирование интеграций. Я глубоко понимаю весь цикл разработки: от сбора и структурирования бизнес- и технических требований до проектирования API, построения архитектурных схем и контроля качества релизов в продакшене. Умею работать с REST и SOAP API, микросервисной архитектурой, очередями сообщений и современными инструментами мониторинга. Для меня важна не только техническая составляющая, но и бизнес-ценность продукта: я всегда стремлюсь к тому, чтобы решения были надежными, масштабируемыми и соответствовали ожиданиям заказчика. Отдельно отмечу опыт управления командами и координации работы на стыке бизнес- и ИТ-подразделений. В роли тимлида и руководителя проектов я выстраивал работу аналитиков, разработчиков и QA, контролировал сроки, бюджет и соответствие бизнес-требованиям. Такой опыт позволяет мне не просто «проектировать систему», а вести её развитие от идеи до полноценного внедрения, минимизируя риски и добиваясь высокого качества результата. Сегодня я открыт к новым вызовам и ищу возможность применить свою экспертизу для развития ИТ-продуктов в вашей компании. Уверен, что мой опыт в архитектуре, интеграциях и управлении командами поможет решать амбициозные задачи и приносить ощутимую ценность бизнесу. Буду рад обсудить, как мои знания и подход могут быть полезны вашей команде.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail
ВА
Владимир А.
Оренбург
Битрикс разработчик
Middle+
3 246,75 Р/час
CSS
MySQL
PHP
Битрикс24
CMS 1С-Битрикс
JQuery
+6

Владимир — специалист уровня Middle+ в области разработки на CMS 1С-Битрикс. Обладает опытом работы с Битрикс24, PHP, CSS, JQuery и MySQL. Участвовал в нескольких проектах для сферы e-commerce & retail: - Внедрил CRM-систему Битрикс24 в ООО «РДВ Технолоджи», проработал три воронки продаж. Переработал логику расчёта скидки на наценку, добавил дополнительные вычислительные поля блока «Товары». - В проекте «Ротулз» обновлял коробку, исправлял ошибки, создавал роботов по передаче реквизитов компании. Настраивал автоматическое добавление сотрудников в чаты при регистрации. - Для проекта «Воентека» подключил умный поиск, синхронизировал статусы заказов, настроил турбостраницы и Яндекс-маркет. Подключил доставки СДЭК, Лабиринт, Почты России, оплату через Робокассу, DDOS защиту. - Синхронизировал 1С с сайтом компании в проекте «Стройлогистика». Автоматически добавлял сотрудников в чаты в системе Битрикс 24. - Дорабатывал сайт под европейский рынок в проекте Truffle Bee: добавил мультиязычность, настроил платёжную систему, интегрировал с 1С.

Подробнее
HRTech • Insurance • Logistics & Transport
ИФ
Иван Ф.
Минск
Backend разработчик
Middle
3 116,88 Р/час
Grafana
AWS
GitLab
MS Windows
Tomcat
core
libraries
WebFlux
Data
Liquibase
+51

• Разработчик программного обеспечения с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки корпоративных приложений и стартапов • Разработка и проектирование систем различной степени сложности в соответствии с техническими требованиями и поставленными задачами • Знание и опыт применения основных парадигм и принципов объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, наилучших мировых практик в области разработки программного обеспечения. • Создание и улучшение микро сервисных приложений • Опыт разработки с использованием облачных сервисов (AWS) • Опыт использование и настройка CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins) • Разработка BPMN процессов с использованием Camunda modeler • Анализ и оптимизация существующих систем: рефакторинг кода, написание модульных и интеграционных тестов. • Коммуникабелен, мотивирован, быстро осваивается и погружается в текущие процессы любой команды.

Подробнее