Обязанности и достижения:
Проект: система дистанционного банковского обслуживания (ДБО) юридических лиц — enterprise-платформа с модульной и плагинной архитектурой, предназначенная для автоматизации корпоративного банкинга. Поддерживает кастомизацию под требования банков, интеграции с АБС, SWIFT, внешними сервисами, а также работу с несколькими СУБД и интерфейсами (ZKoss, HTML5, мобильные приложения, REST/SOAP API).
Функционал и обязанности: разработка и поддержка backend-модулей системы дистанционного банковского обслуживания для крупных банков; реализация новой функциональности и доработок на Java и Groovy с использованием Spring Framework и Hibernate; рефакторинг и оптимизация legacy-кода; исправление дефектов, выявленных как внутренним тестированием, так и клиентами; перенос исправлений в кастомные проекты банков; формирование релизных сборок с описанием изменений между версиями; консультирование банков по сложным сценариям использования системы, не описанным в документации; написание и поддержка Swagger-документации для REST API; участие в полном цикле разработки по методологии Kanban от анализа требований до деплоя.
Результаты и достижения: реализовал единый сервис форматирования дайджестов документов с поддержкой Markdown – улучшил клиентское восприятие при подписании; провёл рефакторинг утилиты наполнения БД тестовыми данными – ускорил нагрузочное тестирование на 40% (с 22 до 14 часов); разработал API для подтверждения телефона и email через мобильное приложение – успешно интегрировал в текущую архитектуру; внедрил рассылку email с вложениями по шаблонам, а также оптимизировал UX инструмента тестового наполнения БД; самостоятельно выполнил 5 доработок и участвовал в создании 3 новых модулей; исправил более 250 дефектов в production и проконсультировал свыше 15 банков по сложным сценариям использования системы; инициировал применение ИИ в компании – провёл 3 митапа, после которых более 30 коллег начали использовать ИИ-инструменты; собрал и возглавил команду на хакатоне – разработал MVP ИИ-агента для анализа поведения системы без просмотра кода, сократив время консультаций на 30 минут/задачу (экономия ~25 часов на доработку) – проект занял 2 место; участвовал в создании MVP ИИ-ментора для junior-разработчиков; вошёл в ядро из 4 разработчиков ИИ-инструмента автогенерации API-документации – обеспечил парсинг ТЗ и форматирование, благодаря чему вся новая документация теперь создаётся в Swagger вместо XSD.