Senior Java Backend Developer (Software Engineer)

На данный момент Senior Java Backend Developer.

Мои компетенции и опыт

5+ лет коммерческой Java-разработки в fintech, промышленном мониторинге и edtech. Строил и поддерживал высоконагруженные микросервисы на Java 8–21, Spring Boot, Kafka и PostgreSQL.

В Сбербанке работал над высоконагруженной банковской платформой эмиссии зарплатных карт — поднял TPS на 40% через тюнинг пула соединений, устранил хронические проблемы rebalancing Kafka-консьюмеров, закрыл 30 уязвимостей по результатам внутреннего аудита, интегрировал сервис с 4 внутренними банковскими API.

В АЦТ руководил полной модернизацией legacy-системы: мигрировал с Java 8 на Java 21, переработал схемы БД и снизил P95 latency с 850мс до 140мс, с нуля переписал аутентификацию на Spring Security 6 + JWT, спроектировал и сдал 3 новых доменных модуля end-to-end.

Параллельно на том же месте работы реализовал production AI-систему — Financial AI Assistant для интеллектуального анализа финансовых документов:

— Спроектировал и построил полный RAG-пайплайн: парсинг PDF и Excel через Docling, семантический чанкинг через Qwen-Coder, обогащение чанков метаданными, векторные эмбеддинги в Qdrant с metadata filtering по project_id, году и типу документа

— Интегрировал Dify как слой оркестрации LLM: настроил Custom Tool для автономного вызова финансовых формул — LLM самостоятельно вызывает calc-module как часть многошаговой цепочки рассуждений (agentic tool-use)

— Реализовал evaluation framework: LLM-as-a-judge для оценки каждого ответа по relevance, faithfulness и hallucination rate; retrieval quality evaluation через precision нужен доступ к резюме ; prompt versioning с системным сравнением версий

— Настроил LLM observability: логирование latency каждого вызова, token usage и cost-per-session через structlog + CloudWatch, алерты при превышении cost-порога и деградации качества

— Реализовал AI safety архитектуру: строгое разделение system prompt, user input и внешних retrieval-данных на уровне оркестрации; санитизация входных данных для защиты от indirect prompt injection через retrieval-результаты

— Прототипировал на LangChain и оценивал LangGraph перед выбором Dify как production-слоя — документировал trade-offs и обосновывал решение

— Написал два FastAPI-микросервиса с нуля: calc-module (движок финансовых расчётов с 6 формулами, Bearer-токен авторизация, автогенерация OpenAPI-спеки для интеграции с Dify) и lk-api (основной API-шлюз: JWT-авторизация, управление документами, история чатов, система подписок)

Более ранние проекты — edtech и корпоративные порталы: файловые сервисы, RBAC, асинхронная обработка событий через RabbitMQ, REST API с нуля.

Одинаково комфортно работаю с legacy и greenfield. Фокус всегда на измеримом результате — производительность, стабильность, чистая архитектура.

Over 5 years of commercial Java backend experience across fintech, industrial monitoring, and edtech. Built and maintained high-load microservices using Java 8–21, Spring Boot, Kafka, and PostgreSQL.

At Sberbank, worked on a high-load banking platform for salary card issuance — increased TPS by 40% through connection pool tuning, resolved chronic Kafka consumer rebalancing issues, eliminated 12 security vulnerabilities found during internal audit, and integrated the service with 4 internal banking APIs.

At ACT, led a full modernization of a legacy system: migrated from Java 8 to Java 21, redesigned core database schemas and cut P95 query latency from 850ms to 140ms, rebuilt authentication from scratch using Spring Security 6 + JWT, and delivered 3 new domain modules end-to-end.

Earlier projects covered edtech and corporate portals — built file management services, RBAC systems, async event processing with RabbitMQ, and REST APIs from scratch.

Comfortable working in both legacy codebases and greenfield projects. Always focused on measurable outcomes — performance, stability, and clean architecture.