Михаил Ермаков

Backend-разработчик

Проект: Разработка и развитие микросервисной платформы, объединяющей медицинские и AI-сервисы, интеграции с CRM-системами партнёров и внутренние инфраструктурные сервисы. Участвую в проектировании архитектуры, разработке новых сервисов, оптимизации существующих решений и эксплуатации системы в Kubernetes. Достижения: — Инициировал переход части межсервисных интеграций на event-driven архитектуру с RabbitMQ и MassTransit, снизив связанность сервисов и упростив развитие асинхронных сценариев. — Разработал механизм хранения последних действий пользователей на Redis Sorted Set со скользящим временным окном, сократив количество повторных обращений к PostgreSQL и ускорив получение frequently accessed данных. — Развивал механизм многоуровневого кэширования на HybridCache и Redis, настраивал TTL и инвалидацию данных и оптимизировал сценарии конкурентного доступа к часто запрашиваемой информации, снижая количество повторных обращений к БД. — Интегрировал LLM-модели через OpenRouter в общий серверный pipeline обработки данных: реализовал единый слой взаимодействия с AI-провайдером, формирование запросов, обработку ответов, ошибок и таймаутов, а также передачу результатов модели на последующие этапы бизнес-логики. — Реализовал архитектуру, позволяющую использовать различные LLM-модели через единый backend-интерфейс без изменения основной бизнес-логики приложения. — Внедрил Quartz как централизованный механизм выполнения фоновых и отложенных задач, упростив добавление новых scheduled-сценариев внутри микросервисной платформы. — Сопровождал микросервисы в Kubernetes: участвовал в релизах через Helm и GitLab CI/CD, анализировал состояние pods и deployments, диагностировал проблемы конфигурации и взаимодействия сервисов в production-среде. — Участвовал в расследовании проблем работающих сервисов с использованием Grafana и Lens, анализируя состояние приложений и инфраструктуры и локализуя причины ошибок в микросервисной среде . Stack: C#, .NET, ASP.NET Core, PostgreSQL, Entity Framework Core, gRPC, REST API, RabbitMQ, MassTransit, Redis, HybridCache, Quartz, LLM, OpenRouter, SignalR, WebSocket, Docker, Kubernetes, Helm, GitLab CI/CD, S3, Grafana, xUnit.

• — Развивал механизм многоуровневого кэширования на HybridCache и Redis, настраивал TTL и инвалидацию данных и оптимизировал сценарии конкурентного доступа к часто запрашиваемой информации, снижая количество повторных обращений к БД.
• — Интегрировал LLM-модели через OpenRouter в общий серверный pipeline обработки данных: реализовал единый слой взаимодействия с AI-провайдером, формирование запросов, обработку ответов, ошибок и таймаутов, а также передачу результатов модели на последующие этапы бизнес-логики.
• — Сопровождал микросервисы в Kubernetes: участвовал в релизах через Helm и GitLab CI/CD, анализировал состояние pods и deployments, диагностировал проблемы конфигурации и взаимодействия сервисов в production-среде.

Backend - разработчик

Проект: Разработка аналитической платформы для сбора, обработки и предоставления данных маркетплейсов, включая Wildberries. Работал над backend-сервисами, API и обработкой аналитических данных. Достижения: — Автоматизировал сбор и обработку данных Wildberries, сократив объём ручных операций на 70% и обеспечив регулярное обновление аналитических данных. — Перенёс ресурсоёмкие вычисления, агрегации и часть бизнес-логики с backend-приложения в PostgreSQL / PL/pgSQL, сократив время формирования API-ответов и объём обработки данных на стороне приложения. — Оптимизировал сложные SQL-запросы и агрегации для аналитических сценариев, снизив нагрузку на backend-сервисы и повысив эффективность обработки больших выборок данных. — Разрабатывал REST API и backend-сервисы на C# / ASP.NET Core, отвечающие за получение, обработку и предоставление аналитических данных клиентским приложениям. — Разрабатывал фоновые workers и механизмы взаимодействия между компонентами через Redis, а новый backend-функционал покрывал unit-тестами. — Перенёс часть бизнес-логики и агрегаций на PostgreSQL/PL/pgSQL, сократив время ответа API и объём обработки данных на стороне приложения. Stack: C#, .NET, ASP.NET Core, REST API, PostgreSQL, PL/pgSQL, Redis, SQL, Unit Testing.

• -Автоматизировал сбор и обработку данных Wildberries, что сократило объём ручных операций.
• -Перенёс часть бизнес-логики на уровень PostgreSQL/PL/pgSQL, что позволило сократить время ответа API и упростить backend-обработку.
• Автоматизировал сбор и обработку данных Wildberries, что сократило объём ручных операций на [X]%.
• Перенёс часть бизнес-логики на PostgreSQL/PLpgSQL, что сократило время ответа API на [X]% и упростило backend-обработку.