Java Developer

AI-стартап из Гродно. Основной продукт был маркетплейс мастеров для Беларуси с AI-ассистентом (500+ мастеров, 30+ категорий услуг). Параллельно разработка кастомных AI-решений под заказ для бизнеса из РФ и РБ.

Cтек: Java 17/21, Spring Boot 3, Spring Security (OAuth2/JWT), Spring Data, JPA/Hibernate, Spring AI, PostgreSQL, Redis, Kafka, Flyway, MapStruct, JUnit 5, Mockito, Testcontainers, Swagger/OpenAPI, Docker, GitHub Actions, Google Cloud Run, OpenAI API, Gemini API, Ollama, React, Next JS, TypeScript, Tailwind CSS

Обязанности:

- Разработал backend-архитектуру AI-ассистента: асинхронная обработка на базе CompletableFuture и кастомных пулов потоков (TaskExecutor), интеграция с OpenAI, Gemini и Ollama через единый унифицированный интерфейс провайдеров

- Настроил асинхронную обработку поведенческих событий через Kafka (producer-consumer, топик visitor-behavior-events) разгрузил основной request-response цикл без деградации API

- Внедрил Redis-кэширование AI-ответов с TTL-стратегией по типу запроса; реализовал AI-классификацию посетителей с кэшом по хэшу событийной последовательности

- Реализовал REST API для 5 продуктовых систем (маркетплейсы, AI-воронки, геймифицированные квесты): NeoTek AI Funnel, NeuroQuest, Quest Story AI, Life 2-0

- Проектировал схемы PostgreSQL, писал Flyway-миграции, оптимизировал запросы через EXPLAIN ANALYZE; составной индекс (master_id, status, created_at) снизил время запроса с ~200ms до ~8ms

- Настраивал Telegram Mini App авторизацию через валидацию HMAC-подписи initData в кастомном Spring Security фильтре

- Вёл клиентские проекты полного цикла: от брифа и ТЗ до деплоя на VPS (Spring Boot + Docker Compose + Nginx + SSL); типовой проект - 12-15 рабочих дней с AI-ассистентом, Telegram-ботом и админ-панелью

- Писал unit-тесты на JUnit 5 + Mockito; готовил Swagger/OpenAPI-документацию и Markdown-контракты для параллельной frontend-разработки

Достижения:

- Снизил затраты на платные LLM-модели на ~30% через Redis-кэширование AI-ответов с TTL-стратегией и оптимизацию Prompt Engineering

- Разгрузил основной request-response цикл, вынеся поведенческую аналитику в Kafka, система масштабируется при росте трафика без деградации API

- Сократил время поднятия локальной среды с ~1 часа до 10-15 минут: docker-compose.yml с depends_on + healthcheck, .env.example, пошаговый README

- Ускорил Time-to-Market новых AI-инструментов в 2 раза через унифицированный интерфейс провайдеров и систему Markdown-шаблонов промптов

- Задеплоил 8 клиентских AI-продуктов (умные сайты с AI-ассистентом, Telegram-боты, маркетплейсы) от требований до production на VPS за 1-2 недели

Крупный белорусский IT-аутсорсер. Учебный проект это таск-трекер на Spring Boot + PostgreSQL в полном командном процессе: GitLab, Jira, PR, code review, Checkstyle CI. Работа в англоязычной среде: документация, коммиты, PR-комментарии и коммуникация в Jira-тасках на английском.

Обязанности

- Реализовал REST API: эндпоинты создания задач, изменения статуса, фильтрации по исполнителю/приоритету/статусу с пагинацией (GET /tasks, PATCH /tasks/{id}/status, POST /tasks)
- Проектировал JPA-сущности и связи (@OneToMany, @ManyToOne, FetchType.LAZY); решил проблему N+1 через @EntityGraph и Specification заменил N отдельных запросов одним JOIN
- Писал unit-тесты на JUnit 5 + Mockito: изолировал сервисный слой через @Mock, тестировал happy path и edge cases (ValidationException, NotFoundException)
- Работал в командном Git-процессе: feature-ветки, pull request в GitLab, code review, Checkstyle в CI-пайплайне (maven-checkstyle-plugin, google_checks.xml)

Достижения

- Выявил и устранил N+1 проблему через @EntityGraph сократил количество запросов к БД при загрузке связанных коллекций
- Освоил полный командный Git-workflow: feature-ветки - PR - Checkstyle CI - merge в develop
- Впервые поработал с живой корпоративной кодовой базой: разобрался в чужой архитектуре и дорабатывал существующий код без поломки работающего функционала