BLACK
FRIDAY

Занимался бекэнд-разработкой приложения для перестрахования. Основным языком разработки была Java 11 с дальнейшем переходом на Java 17. Для упрощения разработки и поддержки использовался Spring Boot, также использовался Spring Cloud из-за микро сервисной архитектуры.
Использовали PostgreSQL для реализации базы данных, т.к. это текущий стандарт реляционных баз данных из-за ее простоты, широких возможностей и бесплатного распространения. Для работы с базой данных был выбран JOOQ, в связи с его малой нагрузкой и быстрой скоростью работы. Также для отказоустойчивости и асинхронной обработки сообщений между микро сервисами применяли Kafka.
Для обеспечения безопасности и авторизации с ролевой моделью использовали популярную связку Spring Security и Keycloak.
Был добавлен модуль ApachPOI, в связи с необходимости чтения и обработки документов.

В составе команды MaDeLa была системным аналитиком при разработке функционала подсистемы IAM для крупного банка. Отвечала за сбор, формализацию бизнес-требований от целевых потребителей, организацию структуры хранения аналитических артефактов и в целом базы знаний по проекту, преобразование формализованных бизнес-требований в системные,
в работе пользовалась стеком JIRA+Confluence, Comunda.
Основная задача была — повысить надежность механизмов получения доступа к различным ресурсам с минимальным усложнением пользовательского пути.
Функционал, разработанный с использованием технологий IAM успешно внедрен, функционирует и обновляется параллельно с изменяющимися потребностями бизнеса.

В качестве тестировщика я участвовал в бэкенд-разработке WEB-приложения для крупного подписочного сервиса, предоставляющего доступ к тысячам книг для десятков тысяч пользователей. Отвечал за процесс внедрения ИИ на базе которого осуществлялась проверка корректности отзывов пользователей на книги. Необходимо было определить архитектуру, технологии и подход к реализации данной фичи, основной проблемой стало отсутствие необходимой базы данных и брокера сообщений для удержания отзыва пользователей и последовательной их обработки.
В качестве базы данных было принято решение использовать PostgreSQL, брокером стала Kafka.
В процессе реализации был создан необходимый пользовательский интерфейс для ручного контроля над правильностью принимаемых ИИ решений и для самостоятельного взаимодействия с отзывами со стороны ответственных за это ролей пользователей.
Со стороны тестирования проводилась проверка на правильное взаимодействие всех систем между собой, web-интерфейс, а так же, на первых порах, принимаемые ИИ решения в различных обстоятельствах, как с корректными, так и с отзывами, противоречащими требованиям валидации.
Основная задача была — обеспечить комфортный пользовательский опыт и снять нагрузку с администрации системы, которая, по изначальной задумке, должна была вручную проверять каждый отзыв. Решение успешно прошло аудит и сейчас приносит пользу, как комфортная среда для работы с отзывами, как со стороны пользователей, так и со стороны администрации системы.

Приветы, я Android-разработчик с опытом в FinTech, пилю фичи для разных приложений от "печенек с предсказаниями" до банковских биг-проектов. Довожу до продакшена, люблю видеть свою красивую, хорошо работающую задачу в релизе. Рисую UI на Compose и XML, прикручиваю API, пишу бизнес-логику. В последнее время очень тесно дружу с MVVM, MVI и UFD паттернами, люблю чистую архитектуру, активно применяю DI с помощью Dagger 2 (но если это потребуется вспоминаю и про Hilt, и про Koin). 
Основной язык Kotlin, но если дело касается легаси, то Java часто - мой лучший друг. Сейчас, вместе с командой, тружусь над добавлением новых возможностей для большого банковского приложения - красиво, оптимизировано и безопасно. Большинство задач уже вышли в продакшн, но мы не останавливаемся, впереди еще много вкусного!

Разрабатывал фейкового провайдера идентификации для денежного маркетплейса. Основная задача - на тестовом контуре реализовать фейкового провайдера идентификации для использования в e2e тестах, чтобы максимально подробно тестировать работу приложения от начала до конца.
В работе в основном использовал Java, Quarkus, Keycloak. А вообще на проекте ещё много есть разного: Java 8-17, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Liquibase, Quarkus, Elk.