Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →
Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →
Умею и могу.
На хабре не отвечаю, пишите в тг: t.me/kiryuxa_at_work
Специализация и профессиональные навыки:
- Разработка: Java/Kotlin, Spring, Golang, TypeScript (+ Electron / React), OpenAPI (Swagger), Thymeleaf
- Архитектура: layered, DDD / LDDD, Clean Arch (hexagonal + onion + usecases), GoF
- Очереди: Kafka, ActiveMQ
- Clouds: AWS, GCP, Yandex Cloud
- DevOps: Kubernetes (CKAD), Ansible, Terraform, Grafana, Prometheus, ELK, Jaeger, Kowl
- Инструменты: SVN, Git, JIRA
- Языки: Русский (Native), Английский (B2)
Сертификации:
- AWS Solutions Architect Associate
- GCP Associate
- CKAD
Достижения:
- Полуфиналист чемпионата мира по программированию (ACM ICPC)
Быстро осваиваю новые технологии, включаюсь в работу. Хорошо разбираюсь в чужом коде.
Не боюсь брать на себя ответственность, но и не принимаю своенравных решений.
Увлечения: аналитическая работа, английский язык, музыка.
Профессиональные цели:
- проектирование высокопроизводительных, надежных решений для автоматизации бизнеса
- Обеспечение высокого качества системы с минимум техдолга
Рассматриваю также варианты оформления не по ТК РФ (ИП)


Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.
- Разработал платформу на Temporal для процессинга обработки корзин с пиковым трафиком в 50к+ RPS на спайках
- Обеспечил Fault Tolerant и High Availability: 0 точек отказа (Active / Standby), горизонтальный скейлинг по подам в k8s
- Внедрил SLI/SLO для микросервисов, настроил метрики, алерты, On-Call
- Внедрил WireMock: ускорил прогон тестов с 1.5 часа до 7 минут
- Внедрил Jaeger для трейсинга ивентов между микросервисами
- Настроил Gitlab CI/CD: линтеры, тесты, Sonar, ИИ код-ревью
- Разработка решений для ускорения работы с ML-экспериментами и обработки больших объёмов данных
- Оптимизация и развитие ML-инфраструктуры, обеспечивающей эффективную работу команд внутри компании
- Обеспечение надежности ML процессов: поставка, синхронизация данных, разворачивание инфраструктуры
- Создание новых инструментов и подходы к достаке ML-моделей до прода
- Интеграции с облачными платформами
Стремлюсь менеджить сложность предметной области, чтобы проект не тонул в техдолге.
FinTech
4.5 / 5.0