NodeJS developer

Минск, Беларусь
Миддл • Сеньор
Информационные технологии • Разработка • Backend • JavaScript • Node.js • TypeScript • React • Vue.js • Express • Nest • Nuxt.js • MongoDB • PostgreSQL • Amazon S3 • Google Cloud
Удаленная работа
Опыт работы более 5 лет
270 000 ₽
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Backend Engineer.

Мои компетенции и опыт

нужен доступ к резюме нужен доступ к резюме

Разработчик с более чем 5-летним опытом. Специализируюсь на backend-разработке. Есть frontend опыт.

Навыки:
- TypeScript, JavaScript, нужен доступ к резюме , NestJS, Express, WebSockets, нужен доступ к резюме , JWT, Jest, Supertest, Agile, Scrum
- MongoDB, Mongoose, PostgreSQL, Prisma, Redis, Google Cloud, Yandex Cloud, Netcup, S3
- React, нужен доступ к резюме , Redux Toolkit, Vue, нужен доступ к резюме , Vuex
- Docker, Docker Compose, Grafana, Sentry
- Domain Driven Design (DDD), Event Driven Architecture, CQRS, REST, Microservices, Hexagonal Architecture, Feature Sliced Design
- Copilot, Claude, DeepSeek, Perplexity - использую ИИ как мультипликатор продуктивности в разработке

Опыт работы:
2024– сейчас Backend Engineer, GOAL24, Минск, Беларусь, удалённо
● Разрабатывал Telegram Mini App с монетизацией через TG Stars и геймификацией. Приложение достигло 200 000 ежемесячных пользователей (MAU) с пиковыми нагрузками 35 000 конкурентных пользователей (CCU). Для проверки отказоустойчивости использовал нагрузочное тестирование в JMeter. 
● Самостоятельно провел полный цикл внедрения нового поставщика спортивных данных от сбора бизнес требований и переговоров с вендорами до технической интеграции. Внедрил решение с параллельной разработкой, не блокируя основные фичи и сохраняя fallback на старом API. В итоге ограничил расходы до €370/мес (экономия более €2000) без потери качества.
● Разработал масштабируемую систему обработки данных для 60 футбольных турниров. Разделил логику на независимые отказоустойчивые модули, каждый со своим обработчиком. Такой подход упростил поддержку, изолировал ошибки и позволил гибко настраивать частоту обновлений.
● Реализовал псевдо-лайв обновления, комбинируя данные из разных источников. Была достигнута задержка на уровне флагманов рынка (Flashscore, WhoScored) - менее 2 секунд между событием в матче и отображением в приложении, без затрат на дорогие API. Система была спроектирована с расчетом на легкое подключение новых провайдеров и выдерживала пиковые нагрузки в 30 одновременных матчей.
● Внедрил Sentry для мониторинга, оптимизировав семплирование под бюджетные ограничения. Это сократило расходы с $700/мес до $180/мес. Интегрировал профилирование и реплеи, фильтрацию статики. Получил возможность отслеживания медленных запросов, ошибок и деградаций с детальной информацией. Настроил UptimeRobot с алертами в Telegram для мониторинга всех сервисов, CDN и доменов, что обеспечило мгновенное оповещение о сбоях инфраструктуры.

2021–2024 Fullstack Engineer, Smart Crew Agency, Минск, Беларусь, удалённо
● Разработал систему пакетной обработки 50 000 новых лотов в день с авто-аукционов Copart и IAAI. Разделил обработку данных и изображений на два независимых микросервиса. Это позволило мгновенно отображать пользователям информацию о лотах, не дожидаясь ресурсоемкой обработки.
● Разработал систему обработки изображений для агрегатора авто. Инициировал вертикальное масштабирование сервера. Чтобы избежать простоя ресурсов увеличил пул libuv с 4 до 16 и внедрил многопоточную обработку через Sharp. Добился обработки более 20 изображений в секунду.
● Улучшил SEO-показатели Core Web Vitals для 25 000 страниц на десктопной и мобильной версиях с красной до зеленой зоны. FCP с 2.5 сек до 0.5 сек, LCP с 3.5 сек до 0.8 сек, TBT с 300 мс 20 мс. Применил гибридный рендеринг SSG & SSR, использовал lazy loading и WebP формат изображений.
● Разрабатывал backend с использованием DDD и Hexagonal Architecture для платформы с 400 000 пользователей. Строил архитектуру на доменных моделях, применяя Value Objects, агрегаты, порты и адаптеры для изоляции бизнес-логики от инфраструктуры.
● Реализовал систему упрощения длинных учебных текстов для студентов через интеграцию с OpenAI. Для улучшения UX применил асинхронную потоковую передачу ответа через Observable, создавая эффект живой печати и обеспечивая плавный UI без заморозок.

Образование
- Инженер по информационным технологиям. Специальность «Автоматизированные системы обработки информации», Белорусско-Российский университет
- Магистр. Специальность «Системный анализ, управление и обработка информации»



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты