Обязанности и достижения:
- Поддержка банковской структуры с более чем 40+ млн клиентов.
- Предварительный анализ и постановка задач в Jira на команды разработки, а также контроль их исполнения.
- Реагирование на события мониторинга, их обработка и дальнейшее сопровождение, написание постмортемов.
- Разработка и внедрение алертов (в том числе на JavaScript) для систем мониторинга (что позволило повысить скорость реагирования на инциденты и расширить контроль над критичными метриками)
- Настройка и оптимизация дашбордов в Grafana для визуализации ключевых показателей.
- Работа с системами мониторинга Zabbix и ELK для анализа, агрегации и визуализации данных.
- Регистрация и решение инцидентов в UseDesk/Siebel CRM, связанных с продуктами банка «Т-Банк», включая поиск артефактов (логов) в Kibana и Splunk, воспроизведение ошибок, их диагностику в AppCentre и Firebase, а также оценку массовости, влияния и предоставление обходных решений.
- Выгрузка и анализ данных из БД MySQL и Cassandra на основании бизнес-запросов, а так же при решении различных кейсов с линии.
- Оптимизация типовых обращений и рутинных операций путём написания Python-скриптов (например, автоматизированная обработка зависших чеков через вызовы API, что позволило сократить нагрузку на линию поддержки).
- Проведение тренингов и консультаций по использованию технических средств и прикладного ПО как для новых сотрудников своей команды, так и для смежных подразделений.
- Использование Confluence для ведения документации, создания и актуализации технических инструкций, а также для совместной работы с командами аналитики и разработки.
- Поиск путей оптимизации процессов технической поддержки и их внедрение, что позволило сократить время решения инцидентов на 30%.
1. Автоматизация ручных операций
- Написал Python-скрипт для автоматизации ручной финализации зависших чеков через API, что сократило время обработки инцидентов по данной категории на 70% и снизило нагрузку на команду поддержки.
2. Улучшение мониторинга
- Инициировал и внедрил алерты (в том числе на JavaScript) как для собственной, так и для смежных линий поддержек, что позволило как сократить среднее время реагирования, так и выявить ранее неопознанные инциденты.
3. Повышение прозрачности и визуализации
- Разработал дашборды в Grafana, агрегирующие метрики по ключевым сервисам, что позволило бизнесу и смежным командам поддержки оперативно выявлять отклонения и узкие места в производительности системы.
4. Оптимизация взаимодействия с базами данных
- Создал типовые шаблоны SQL-запросов к MySQL и Cassandra для быстрой выгрузки данных по бизнес-запросам, что повысило оперативность ответов на запросы от смежных команд.
5. Повышение эффективности команды
- Разработал и внедрил серию обучающих инструкций и провёл тренинги для новых сотрудников, что позволило сократить срок их адаптации в среднем на 40%