Python разработчик

На данный момент Python разработчик.

Мои компетенции и опыт

Билайн (август нужен доступ к резюме июнь 2024)

Работал над платформой для автоматизации переноса мобильных номеров в Билайн от других операторов с сохранением номера. Система обеспечивала проверку заявок, взаимодействие с внешними и внутренними системами, контроль сроков переноса, управление состояниями операций и синхронизацию данных после активации номера.

Достижения:

- Разработал механизм управления состояниями заявок на перенос номера с контролем допустимых переходов и сроков выполнения этапов, что сократило долю заявок с зависшими статусами с 3,2% до 1,8%.

- Реализовал синхронизацию статусов переноса между внутренними системами через Kafka, что сократило задержку обновления информации о заявке с 5 до 2 минут.

- Реализовал идемпотентную обработку событий переноса номера с использованием уникальных идентификаторов операций и ограничений PostgreSQL, что исключило дублирование операций при повторной доставке сообщений Kafka.

- Разработал механизм автоматической сверки статусов переноса с внешними системами, что снизило долю заявок с противоречивыми состояниями с 2,4% до 1,2%.

- Реализовал повторные попытки с экспоненциальной задержкой и проверку состояния операции после таймаута при взаимодействии с внешними системами, что сократило долю заявок, требующих ручного перезапуска, с 3,1% до 1,7%.

Yandex Cloud (июнь нужен доступ к резюме настоящее время)

Работал над платформой для подключения внешних источников данных к DataLens. Система обеспечивала проверку подключений, получение структуры таблиц, выполнение аналитических запросов и передачу результатов для построения отчетов и визуализаций.

Достижения:

- Оптимизировал работу с PostgreSQL и ClickHouse за счет повторного использования соединений и настройки пулов подключений, что сократило p95 времени подготовки соединения с 310 до 210 мс.

- Реализовал ограничение количества одновременно выполняемых запросов к каждому источнику данных, что снизило долю ошибок из-за перегрузки с 2,4% до 1,6%.

- Оптимизировал обработку результатов аналитических запросов за счет потокового чтения данных порциями, что сократило пиковое потребление памяти backend-сервисов на 27%.

- Реализовал принудительное завершение запросов в PostgreSQL и ClickHouse при превышении времени ожидания или отмене запроса пользователем, что сократило количество запросов, продолжавших выполняться без активного клиента, на 38%.

- Разработал механизм проверки подключений к источникам данных с определением причин ошибок авторизации, сетевых сбоев и превышения времени ожидания, что сократило количество обращений в поддержку по вопросам подключения на 22%.