Golang разработчик

Работал в отделе корпоративного мессенджера. Основные клиенты для бэка: Web, Ios, Android, Open API
Среднее количество активных пользователей в будний день около 7000

За время работы:

- Спроектировал и реализовал возможность выгрузки заявок ботов в Excel и CSV. При реализации предложил использовать паттерн Worker-pool при котором в один момент времени могут формироваться не более N файлов с целью ускорить одновременное формирование файлов, а так же лимитировать их количество чтобы избежать просадки по памяти сервера. Среднее время выгрузки 14000 заявок в CSV - 14 секунд, в Excel - 53 секунды

- Спроектировал и реализовал возможность учёта файлового пространства аккаунта. Выбрал БД для хранения лимитов и актуального пространства аккаунта, выполнил миграцию 6_000_000_000 сообщений с целью учёта раннего использования файлового пространства аккаунта. Реализовав функционал помог бизнесу получать на 25% больше заявок с просьбой увеличить платный тариф аккаунта.

- Реализовал функционал автоматического запуска очередной заявки бота с возможностью передачи значений полей по определенному маппингу. При реализации обратил внимание на возможный баг с зацикливанием заявки если та запускает заявку на того же бота, что и предыдущая заявка, предложил решить баг добавив стек-трейс вызова заявок и лимитировать по количеству заявок на одного и того же бота.

- Быстро нашел и пофиксил ряд багов, при которых: клиент мог не с той стороны выводить сообщение о входящем \ исходящем звонке; на IOS клиент мог не приходить пуш о звонке; администратор канала не мог удалять сообщения пользователей...

Так же при разработке новых фич или фиксе багов была необходимость в соблюдении обратной совместимости для клиентов.

Основной стек: Golang, MySQL, Cassandra, Beanstalkd, Nats, Kafka, gRPC, Docker, git, Linux, Kubernetes..

В компании есть существующий Backend интернет-магазина, реализованый на старых технологиях (Язык FoxPro, в качестве БД - DBF), при своей реализации страдают пользователи из-за долгой загрузки страницы, а так же разработчики при поддержке сервисов так как нет чёткой организации хранения данных. Меня пригласили постепенно провести миграцию данных на современный стек технологий в микросервисной архитектуре.

За время работы:

- Реализовал микросервис, отвечающий за хранение и поиск товаров. При создании \ обновлении \ удалении товара - данные асинхронно индексируются в ElasticSearch. При поиске товара используется фасетный поиск с пагинацией
Была произведена миграция товаров из старых мест хранения
Был ускорен поиск по товарам в среднем на 20% относительно прошлой архитектуры

- Реализовал API для админки с авторизацией по JWT для сотрудников компании

В качестве основного брокера сообщений была выбрана Kafka с упреждением на кейсы, при которых 2 или более сервисов могут быть подписаны на одну очередь сообщений.
В качестве CI/CD был выбран GitLab

Основной стек: git, Golang, PostgreSQL, Kafka, gRPC, Docker, ElasticSearch, Linux, GitLab

Основной задачей была разработка аналитической системы, основанной на взаимодействии с API Yandex Tracker. При которой руководители компании могли оценить время работы каждого сотрудника над конкретной задачей, чистую, выручку компании, а так же выручку с налогами ориентируясь на прибыль и расходы компании

Параллельно разрабатывал чат-бота для сотрудников компании. В рамках этой задачи взаимодействовал с готовой моделью машинного обучения.


Основной стек: Golang, Redis, PostgreSQL, Prometheus, Git, Linux, Python, FastAPI..