Опыт
Senior backend-инженер и тимлид. Проектирую и эксплуатирую распределённые системы на Go и Python — event-driven микросервисы поверх Kafka и gRPC, аналитический стек реального времени на ClickHouse и денежные операции, защищённые идемпотентностью и наблюдаемостью. Сейчас веду команду из четырёх на B2B-платёжной платформе и превращаю продуктовые идеи в production-ready системы.
2022-07 — настоящее время · Кипр (удалённо)
Backend Team Lead / Senior Backend Engineer (Go / Python) — Korvax
Бэкенд-архитектура и техническое лидерство для B2B-платёжной платформы — распределённые микросервисы, event-driven интеграции и стек аналитики реального времени. Korvax разрабатывает кастомные цифровые продукты и бизнес-системы для клиентов из разных отраслей, включая финансовые сервисы.
- Вёл команду из 4 бэкенд-инженеров — отвечал за архитектурное направление, задавал стандарты код-ревью и тестирования, развивал команду до самостоятельной поставки.
- Спроектировал микросервисы биллинга, уведомлений и крипто-платежей на Go (Gin) и Python (FastAPI) — gRPC для синхронных вызовов и Kafka для event streaming между сервисами.
- Сделал денежные операции безопасными при ретраях и дублях доставки через идемпотентные ключи и паттерн outbox у продюсера → inbox-дедуп у консьюмера — исключив повторную обработку платёжных событий.
- Спроектировал отдельный сервис отчётности на ClickHouse, принимающий платёжные события через Kafka и изолирующий аналитику от транзакционного пути PostgreSQL — ускорил генерацию отчётов с ~30 с до менее 2 с при росте объёма свыше 1M+ событий/день.
- Оптимизировал PostgreSQL и ClickHouse под аналитические нагрузки — пулинг соединений, партиционирование и преагрегацию — удерживая скорость отчётности при росте данных.
- Внедрил production-наблюдаемость — трейсинг OpenTelemetry, метрики Prometheus и SLO-дашборды Grafana — сократив MTTR инцидентов с ~20 до ~5 минут.
- Закалил сервисы под надёжность — graceful shutdown с дренажом in-flight запросов, сквозная передача/отмена context, Redis для cache-aside, очередей задач, распределённых локов и rate limiting.
Результат: распределённая отказоустойчивая микросервисная платформа со слоем аналитики реального времени — и команда, которая поставляет её самостоятельно.
GoGingRPCPythonFastAPIKafkaClickHousePostgreSQLRedisDockerOpenTelemetryPrometheusGrafana
2020-02 — 2022-10 · Удалённо
Backend-разработчик — Amit agency
Разрабатывал кастомные веб- и бэкенд-решения для SMB-клиентов — CRM-системы, сторонние интеграции и автоматизация бизнес-процессов. Amit agency — агентство разработки, создающее кастомные веб-платформы, CRM и SaaS-интеграции для малого и среднего бизнеса.
- Мигрировал монолитную e-commerce платформу в микросервисы (FastAPI, PostgreSQL, Redis) инкрементально, по принципу expand/contract — каждый сервис доказывал себя в проде до следующего выноса, удерживая ~100% аптайма всё время миграции.
- Разработал кастомную CMS для e-commerce платформы hodoor.com — каталог и контент для международной экспансии.
- Спроектировал пайплайн автоперевода на 30+ языков на очередях Celery и Yandex Cloud Translate — непрерывная локализация с выборочной проверкой человеком вместо ручного перевода.
- Настроил CI/CD на GitLab (Docker + Swarm) и мониторинг ошибок Sentry — превратил ручные деплои в повторяемые релизы и выводил production-ошибки команде раньше, чем их замечали пользователи.
- Построил ETL-пайплайны для миграции данных из legacy-систем без простоя.
- Спроектировал модули аутентификации и UGC (чаты, отзывы) с доставкой в реальном времени по WebSocket.
- Настроил edge-инфраструктуру с Traefik, Cloudflare и Yandex CDN для быстрой глобальной доставки.
Результат: масштабируемая, отказоустойчивая, готовая к международной экспансии платформа — мигрированная вживую, без остановки поставки.
PythonFastAPICeleryPostgreSQLRedisDockerDocker SwarmGitLab CISentryTraefikCloudflareWebSocket
Образование
Университет ИТМО — бакалавр, «Программирование в компьютерных системах» (2016–2020)
Навыки и технологии
GoPythongRPCPostgreSQLClickHouseKafkaRedisMicroservicesDistributed SystemsEvent-Driven ArchitectureIdempotency & Outbox patternSystem DesignObservability (OpenTelemetry)KubernetesCI/CDTechnical LeadershipAI-assisted engineeringLLM integrationsRAG pipelines
AI-практика в разработке
Я работаю в AI-native процессе: собственные агентные плагины, скиллы и хуки; токен-оптимизированный тулинг; структурированные ритуалы ревью; AI-читаемые базы знаний проектов. AI — множитель моего инженерного процесса, а не замена инженерному суждению.
Стиль работы
Скоуп от результата, маленькие проверяемые инкременты, честные статусы, тесты и верификация до слова «готово». Решения документирую так, чтобы их могли переиспользовать и команда, и инструменты.
[+]Какие проекты подходят
- Бэкенд/платформенные контракты: API, интеграции, внутренние платформы, надёжность.
- AI-автоматизация: агентные процессы, LLM-интеграции, документные и data-пайплайны.
- AI-культура разработки: плагины, воркфлоу, ритуалы ревью, обучение команды.
- Системы качества и знаний: QA-гейты, циклы оценки, AI-читаемая документация.
- Техническое лидерство: тимлид, CTO или fractional CTO для небольших команд.
[–]Какие проекты не подходят
- Чисто фронтенд/дизайн-проекты без бэкенда и систем.
- ML-исследования или обучение моделей с нуля.
- Аутстафф без ответственности за результат.
- Проекты, требующие гарантированных сроков до проработки скоупа.