Когда к нам обратились, продукт уже жил в продакшене — B2B-финтех-платформа, которая быстро набирала пользователей. Но код оставался «наследием» стадии MVP: в спешке написанные модули, хаотичные интеграции с внешними сервисами, технический долг, который давил на команду. Разработчики клиента работали на износ, а баги и падения интеграций стали привычным фоном.
Мы ввели в проект middle+ Java Backend-инженера, который с первого дня стал частью команды. Он быстро разобрался в архитектуре и начал с самого проблемного места — модуля расчёта комиссий. Логика там менялась постоянно, а архитектуры толком не было. Разработчик выстроил тестируемую структуру, заложил расширяемость под будущие сценарии и привёл сервис в рабочий, понятный вид.
Следующим шагом он разгрузил API: отделил публичный интерфейс от внутреннего, внедрил throttling на тяжёлых запросах и вынес часть логики в отдельный микросервис. Kafka, которая раньше использовалась бессистемно, была приведена в порядок — настроены топики, переписаны consumer-сервисы с учётом идемпотентности, добавлены DLQ для отлова проблемных сообщений.
Параллельно он улучшил CI/CD: добавил статический анализ кода, ускорил тесты за счёт параллельного запуска, помог QA и аналитикам быстрее проверять изменения.
Главное — он не просто писал код, а встраивался в жизнь продукта: поднимал прод-логи без запроса, общался с командой на равных, предлагал решения, где заказчик ещё только формулировал проблему.
Через несколько недель у клиента появились первые «тихие» спринты — без критических падений, с выполненными задачами и нормальным ритмом работы. Команда смогла переключиться с тушения пожаров на развитие продукта.
Мы ввели в проект middle+ Java Backend-инженера, который с первого дня стал частью команды. Он быстро разобрался в архитектуре и начал с самого проблемного места — модуля расчёта комиссий. Логика там менялась постоянно, а архитектуры толком не было. Разработчик выстроил тестируемую структуру, заложил расширяемость под будущие сценарии и привёл сервис в рабочий, понятный вид.
Следующим шагом он разгрузил API: отделил публичный интерфейс от внутреннего, внедрил throttling на тяжёлых запросах и вынес часть логики в отдельный микросервис. Kafka, которая раньше использовалась бессистемно, была приведена в порядок — настроены топики, переписаны consumer-сервисы с учётом идемпотентности, добавлены DLQ для отлова проблемных сообщений.
Параллельно он улучшил CI/CD: добавил статический анализ кода, ускорил тесты за счёт параллельного запуска, помог QA и аналитикам быстрее проверять изменения.
Главное — он не просто писал код, а встраивался в жизнь продукта: поднимал прод-логи без запроса, общался с командой на равных, предлагал решения, где заказчик ещё только формулировал проблему.
Через несколько недель у клиента появились первые «тихие» спринты — без критических падений, с выполненными задачами и нормальным ритмом работы. Команда смогла переключиться с тушения пожаров на развитие продукта.