Специалисты

Консалтинг

Команда: DevOps 1, Designer 1, System analyst 1, Project manager 1, Backend developers 2, Frontend developers 3 В рамках проекта была разработана комплексная система оценки ИТ-продуктов, предназначенная для владельцев продуктов и представителей компаний. Система построена на основе монолитной архитектуры с использованием Java и Spring Boot. Задачи на проекте: ● Разработаны математические модели для подсчета баллов по заданным критериям. На их основе реализована генерация оценочных отчетов в формате Excel с применением Apache POI и шаблонов. ● Создан многофункциональный личный кабинет с разграничением прав доступа. В зависимости от роли пользователи могут проводить оценку, редактировать отчеты и данные, а также просматривать информацию о компаниях и пользователях. ● Реализована система регистрации и авторизации. ● Реализованы системы аутентификации/авторизации и email-рассылок. ● Для хранения файлов (отчетов, шаблонов) развернуто и интегрировано объектное хранилище MinIO. ● Бэкенд предоставляет REST API для взаимодействия с клиентским приложением. ● Осуществлял поддержку и сопровождение системы, включая мониторинг, реакцию на инциденты и улучшение надежности.

Java 21, PostgreSQL, Spring Boot, Spring Security, Keycloak, MyBatis, Grafana, JUnit, Mockito, OpenAPI, Liquibase, Apache POI, MinIO, Gradle

2025-10 -2026-02 месяца

Финтех, аналитические сервисы

Команда: DevOps 1, Designer 1, Project manager 1, Backend developer 1, Full-stack analyst 1, Frontend developers 3 Разработка распределенной системы аналитических инструментов для трейдеров на основе микросервисной архитектуры (Java/Spring Boot, Python/FastAPI). Я реализовал математические модели (Нельсона-Шигеля, метод Ньютона) с использованием SciPy и QuantLib для построения кривых доходности и расчета доходности облигаций, включая инструменты с плавающим купоном. Организовал взаимодействие сервисов через REST API. Задачи на проекте: ● Разработал сервис моделирования кривых на Python с применением FastAPI и SciPy. Сервис реализовывал модель Нельсона-Шигеля, которая оптимизировалась, через SciPy. В данном сервисе происходил подсчет доходности и моделирование кривой. ● Разработал сервис на Java с применением Spring Boot. Сервис занимался предварительной подготовкой данных для передачи их в сервис на Python. ● Java сервис содержал дополнительные endpoint-ы для получения кривых и истории их оптимизации. ● Разработал сервис (калькулятор доходности облигации) на Python с применением FastApi и QuantLib, SciPy. Данный сервис служил оберткой для вызова функций QuantLib, а так же занимался обработкой облигаций с плавающим купоном, через моделирование и денежных потоков. ● Для моделирования денежных потоков была построена математическая модель и применен метод Ньютона. ● Разработал сервис на Java с применением Spring Boot. Данный сервис занимался предварительными расчетами и подготавливал данные для моделирования денежных потоков для облигаций с плавающим купоном и с фиксированным купоном. ● Коммуникация Java и Python сервисов была реализована, через REST API. ● Участвовал в проектировании архитектуры платформы аналитических инструментов, разрабатывал ключевые модули сервисов. ● Составлял техническую документацию по математическим моделям и интеграционным протоколам.

Java, PostgreSQL, Spring Boot, Hibernate, Grafana, JUnit, OpenAPI (api-first), Spring Batch, Spring Cloud Feign, Liquibase, Kotlin, Python, SciPy, QuantLib, FastApi, Flask

2025-04 - 2025-09 месяцев

Документооборот

Команда: DevOps 2, Project manager 1, Backend developers 6, Full-stack analyst 1, Frontend developers 3 Автоматизация документооборота для строительных компаний с интеграцией с внешней корпоративной шиной данных (СОД). В рамках проекта были разработаны два сервиса: сервис интеграции (шлюз) и сервис журналов. Оба сервиса взаимодействовали с другими микросервисами, реализованными сторонними разработчиками. Задачи на проекте: ● Разработан с нуля REST-сервис интеграции (шлюз) для взаимодействия с внешней шиной СОД. ● Создана база данных для хранения необходимых сущностей. Настроены индексы. ● Реализовано взаимодействие с адаптером через шину RabbitMQ в рамках интеграционного пути. ● С помощью Spring Batch реализован механизм параллельной выгрузки и архивирования записей из базы данных с последующей отправкой данных в S3-хранилище. ● Short polling внешней шины СОД с последующей параллельной обработкой ответов от шины. Параллельная обработка включалась при превышении n-ого количества сообщений. ● Разработан с нуля сервис журналов с использованием подхода API-first, чтобы упростить подключение других разработчиков к проекту. ● Создана база данных. Настроены индексы. ● Настроен плагин для генерации кода на основе YAML-спецификации. ● Описаны спецификации для необходимых endpoint-ов и реализованы соответствующие контроллеры. ● Для разграничения доступа использован Spring ACL, реализовано разграничение ролей и разрешений для пользователей. ● Валидация журнала на основе json-схемы. ● Оптимизировал обработку данных для высоконагруженных сценариев, используя параллельные вычисления и batch-обработку. ● Оптимизировал запросы PostgreSQL для эффективной работы с большими объемами данных.

Java, PostgreSQL, Spring Boot, Hibernate, Keycloak, Grafana, Micrometer, RabbitMQ, JUnit, OpenAPI, Spring Batch, Spring Cloud Feign, Liquibase, Spring ACL

2024-09 - 2025-03 месяцев

Производство

Команда: Testers 3, Team lead 1, Project manager 1, System analysts 3, Business analysts 2, Backend developers 4, Frontend developers 2 Основная цель проекта заключалась в модернизации процессов прокатного производства, переводе устаревших процедур, разработанных в начале 2000-х и базирующихся на Oracle DB и Excel, на современную платформу с использованием PostgreSQL. Это включало создание бэкенда для управления и автоматизации этих процедур, обеспечивая более эффективный и интегрированный рабочий процесс. Задачи на проекте: ● Разработка файлового сервиса для сервиса заданий. ● Создание планировщика для удаления формировочных карт. ● Разработка планировщика отправки сообщений о начале и окончании обработки материала. ● Устранение ошибок, связанных с проверками данных запросов. ● Разработка множества проверок для полей запроса и интеграция с Oracle DB.

Java, Kafka, Docker, Oracle DB, PostgreSQL, Liquibase, Spring Boot, GitLab, Jira, Confluence, Agile

2023-04 - 2024-08 месяцев

Электронный документооборот

Команда: Tester 1, Architect 1, Backend developers 2 Система налогового мониторинга с сервисом для электронного документооборота. Наша команда занималась разработкой микросервиса который формирует Excel для налоговой службы. Нужно было реализовать возможность взаимодействовать с сервисом через отчет Excel. Задачи на проекте: ● Были сделаны шаблоны с наполнением для возможности маппинга определенных ячеек, также были разработаны шаблоны, дублирующие реальные налоговые документы. ● Настройка кастомных роутов для взаимодействия с базой данных. ● Решение проблемы при реализации pipeline – для тестовых контейнеров нужен доступ к сокету docker, которого в окружения CI-раннера нет (не должно быть из-за доступа уровня root). ● Использовал Apache Kafka для асинхронной обработки данных в высоконагруженной системе налогового мониторинга. ● Фикс багов, доработка, расширение функционала.

Java, Spring, Spring Boot, Hibernate, PostgreSQL, Apache Camel, Docker, Kubernetes, Quartz, Apache Kafka, Mockito, JUnit, Jxls, Apache POI, Minio

2022-01 - 2023-03 месяцев