Результаты, которые можно измерить

Задача: Рост количества клиентов создал проблемы с производительностью: тяжёлые SQL-запросы замедляли каталог, а синхронизация заказов выполнялась вручную.

Решение: Перепроектировал критические участки архитектуры, оптимизировал SQL-запросы и индексы, внедрил Redis для кэширования и RabbitMQ для фоновых операций, а обмен данными с учётной системой автоматизировал.

Задача: Менеджеры вручную переносили данные между несколькими системами, формировали документы и отслеживали этапы согласования.

Решение: Интегрировал CRM с внутренними сервисами через REST API, автоматизировал генерацию документов, маршрутизацию согласований и уведомления в Telegram.

Задача: Операторы тратили значительную часть рабочего времени на повторяющиеся вопросы, а поиск информации по внутренней документации занимал много времени.

Решение: Построил RAG-контур с индексацией базы знаний, семантическим поиском и LLM. Ассистент формирует ответ на основе корпоративной документации и передаёт сложные обращения оператору.

Задача: Монолит ограничивал развитие продукта: изменения в одной области затрагивали остальные компоненты, а тяжёлые фоновые операции конкурировали за ресурсы с API.

Решение: Выделил независимые сервисы на Go, разделил синхронные API-запросы и фоновые задачи, внедрил RabbitMQ и gRPC для межсервисного взаимодействия.

Задача: Некоторые операции занимали секунды: запросы использовали неоптимальные планы выполнения, отсутствовали необходимые индексы, а часть данных запрашивалась повторно.

Решение: Провёл аудит SQL, проанализировал EXPLAIN/ANALYZE, переработал индексы и проблемные запросы, добавил кэширование часто используемых данных и пересмотрел отдельные участки модели данных.

Задача: Требовалось создать единую платформу, в которой разные клиенты могли самостоятельно создавать и настраивать ассистентов без разработки отдельного решения под каждого.

Решение: Работал над API, бизнес-логикой и frontend платформы, спроектировал сервисное взаимодействие с очередями фоновых задач и системой интеграций. Тяжёлые операции вынесены в workers, пользовательские запросы отделены от фоновых процессов.