Специалисты

NDA

Роль в проекте Старший специалист технической поддержки Команда проекта 4 старших специалистов поддержки, 2 тимлидов и продуктового менеджера. Описание проекта Обеспечение бесперебойной работы и технической поддержки для двух высоконагруженных B2B-сервисов с внешним API, используемых более чем 500 клиентскими компаниями. Проекты связаны с автоматизацией документооборота и платежных систем. Обязанности на проекте ● Полный цикл обработки инцидентов: Прием, диагностика, решение и сопровождение сложных технических задач, связанных с интеграцией и использованием API, включая анализ логов в Elasticsearch/Graylog и мониторинг бизнес-процессов в Camunda. ● Проактивная поддержка и консультирование: Консультирование партнеров по архитектуре интеграций, проведение демонстраций API-функционала, составление и актуализация технической документации для снижения числа типовых обращений. ● Оптимизация процессов: Разработка и внедрение скриптов (Bash) для автоматизации рутинных диагностических операций, что сократило время первичного анализа инцидента на 15%. ● Глубокий технический анализ: Проведение расследования причин возникновения багов: анализ стека вызовов, данных БП в Camunda, написание SQL-запросов для выявления корневых причин. Тесное взаимодействие с командой разработки для оперативного исправления критических инцидентов. ● Контроль качества и обратная связь: Участие в приемке новых версий API, формулировка улучшений для UX/UI на основе обратной связи от пользователей, написание технических требований для доработки продуктов. Личные результаты ● Проведение комплексного точечного решения в рамках критического инцидента с платежной системой: самостоятельная диагностика (логи + Camunda + SQL), написание временного скрипта для восстановления данных и координация с разработчиками для внедрения постоянного фикса. Сократило время простоя сервиса на 3 часа. ● Одновременная эффективная поддержка двух ключевых проектов компании в течение 6 месяцев в период пиковой нагрузки, с сохранением SLA выше 95% и положительной обратной связью от клиентов. ● Инициация и внедрение базы знаний частых проблем (Knowledge Base) на основе анализа обращений, что позволило сократить время решения типовых задач на 20% и обучить двух новых членов команды. ● Разработка диагностических дашбордов с использованием SQL и внутренних BI-инструментов для мониторинга ключевых ошибок интеграций, позволивших выявлять проблемы до обращения пользователей.

Swagger/OpenAPI, Postman, SQL (MySQL/PostgreSQL), Camunda Modeler, Elasticsearch, Graylog, Jira, Confluence, Bash-скрипты, метрики (Prometheus/Grafana).

Май 2025 — Сентябрь 2025 месяцев

Купер

Роль в проекте Специалист технической поддержки L2 Команда проекта Кросс-функциональная команда поддержки 2-й линии из 6 специалистов. Описание проекта Обеспечение полного цикла технической поддержки для внутренних бизнес-сервисов и B2B-партнеров. Команда отвечает за прием, диагностику, решение инцидентов и постоянное улучшение качества сервиса на основе метрик (SLA, CSAT). Работа в условиях высокой нагрузки с соблюдением строгих регламентов. Обязанности на проекте ● Управление полным циклом инцидентов: Прием, приоритизация, диагностика (логи, метрики, AWX-таски) и решение тикетов. Эскалация сложных задач в команды разработки с полным техническим контекстом, что ускоряло время их решения. ● Проактивный мониторинг и коммуникация: Контроль состояния сервисов через Grafana и Kibana. Самостоятельное информирование бизнеса и партнеров о статусе инцидентов, сроках и причинах сбоев, что повышало прозрачность и доверие. ● Развитие внутренних процессов и базы знаний: Авторство и актуализация статей в Confluence на основе анализа частых обращений. Проведение воркшопов и наставничество для 3 новых сотрудников, что стандартизировало процессы в команде. ● Глубокий анализ и автоматизация: Проведение технического ресерча по нетипичным кейсам с использованием SQL-запросов (Metabase) для анализа данных, Postman для проверки API и Kibana для исследования логов. Разработка и предложение улучшений по оптимизации работы сервиса. ● Контроль качества поддержки: Ответственность за соблюдение SLA по времени первого ответа (First Response Time) и общему времени решения (Time To Resolution). Анализ причин эскалаций для их сокращения. Личные результаты ● Сократила количество тикетов на 20% по повторяющимся вопросам по ключевым сервисам за счет систематизации информации и создания исчерпывающих инструкций в базе знаний Confluence. ● Достигла и поддерживала исключительные показатели SLA: Время первого ответа (First Response Time) ~100% для приоритетов Critical/Normal/Minor и ~97% для Major. Время решения (Time To Resolution) на уровне 95-100% по всем приоритетам. ● Повысила клиентскую удовлетворенность (CSAT) до ~95% за счет проактивной коммуникации, глубокого погружения в проблемы и четкого следования регламентам. ● Существенно прокачала технические скиллы: С нуля освоила работу с распределенными логами в Kibana, создание диагностических дашбордов на SQL (Metabase), чтение системной нотификации и выполнение операционных задач через AWX (Ansible). ● Личная эффективность: Сохранила низкий персональный процент эскалаций (~20%), самостоятельно решая большинство сложных технических задач, что свидетельствует о высоком уровне экспертизы и умении находить root cause.

Jira Service Desk, Confluence, Kibana/Elastic Stack, Grafana, Metabase (SQL), AWX (Ansible), Postman, системы мониторинга (Prometheus).

Декабрь 2021 — Январь 2025 месяцев

GeekBrаins

Роль в проекте Ведущий специалист технической поддержки Команда проекта Ведущий специалист , 12 специалистов 1-й и 2-й линии технической поддержки. Описание проекта Управление полным циклом клиентского взаимодействия в образовательной/финансовой IT-компании. Ответственность за решение сложных, в том числе финансово-юридических, кейсов, оптимизацию внутренних процессов поддержки и повышение качества сервиса на основе данных. Работа с фокусом на превращение инцидентов в возможности для улучшения продукта. Обязанности на проекте ● Решение комплексных инцидентов: Экспертное решение проблем клиентов «здесь и сейчас», включая кейсы, требующие погружения в финансовые и юридические аспекты (возвраты, документооборот, данные ЛК). Работа с «горящими» ситуациями с полным владением контекста. ● Развитие процессов и документации: Разработка, актуализация и раскатка мануалов, шаблонов ответов и регламентов для всей службы поддержки. Участие в проектировании и внедрении новых бизнес-процессов (например, выдачи документов об образовании). ● Аналитика и оптимизация на основе данных: Структуризация и группировка обращений для выявления root cause проблем. Анализ внутренних метрик качества (скорость, CSAT) с помощью Data Studio и Google Analytics. Формулировка требований (ТЗ) на доработку продукта, особенно по логике Личного кабинета клиента. ● Межфункциональное лидерство и наставничество: Координация со смежными подразделениями (разработка, маркетинг, юристы) для согласования ситуативных решений и улучшения процессов. Полное наставничество новичков от адаптации до контроля качества их работы. ● Управление бэклогом улучшений: Систематизация, приоритизация и проработка задач из бэклога поддержки, направленных на устранение системных проблем и улучшение клиентского опыта. Личные результаты ● Повысил операционную эффективность команды: Личные метрики значительно превышали норму: скорость обработки на 1-й линии — 116.3 тикета (при норме 70-80), на 2-й линии — 50.5 (при норме 40), демонстрируя экспертизу и скорость решения. ● Обеспечил высочайший уровень удовлетворенности клиентов (CSAT): Поддерживал стабильный уровень 95% положительных отзывов за все время работы через решение проблем «с первого касания» и эмпатичную коммуникацию в кризисных ситуациях. ● Успешно провел индивидуальное наставничество нового сотрудника, полностью подготовив его к самостоятельной работе со сложными кейсами, что сократило время его адаптации на 30%. ● Развил сильные кросс-функциональные навыки: Научился писать четкие ТЗ, создавать исчерпывающие мануалы и эффективно вести коммуникацию с отделами разработки, маркетинга и юристов для решения запутанных междисциплинарных кейсов. ● Инициировал и внедрил несколько улучшений в логику Личного кабинета клиента на основе анализа обращений и данных аналитики, что привело к снижению количества тикетов на смежные темы на ~15%.

Zendesk/Usedesk (тикеты), Jira (бэклог, задачи), Notion (база знаний, мануалы), Miro (проектирование процессов), S2 SRM/Мегаплан (документооборот), Google Analytics/Data Studio (аналитика), GTM.

Октябрь 2020 — Ноябрь 2021 месяцев