Резюме: CTO

Revenuelab
17+ лет опыта в разработке и развитии сложных высоконагруженных IT-систем и инфраструктуры, включая более 7 лет руководства распределёнными инженерными командами.
Преобразую бизнес-цели в технологическую стратегию, архитектурные решения и план реализации.
Руководил технологическим развитием международного AdTech-продукта и кросс-функциональной командой из 20+ специалистов.
Отвечал за техническую стратегию, архитектуру, SDLC, производительность и стабильность production-систем.
Управляю облачной инфраструктурой, информационной безопасностью, IT-бюджетом, включая OPEX и CAPEX, а также запуском новых продуктов компании.

Зона ответственности:
- Формирование и реализация технологической стратегии и всей продуктовой линейки компании
- Управление полным жизненным циклом разработки и поставки продукта (SDLC)
- Выявление продуктовых, технических и процессных точек роста совместно с бизнесом
- Оптимизация процессов разработки, эксплуатации, управления инфраструктурой и взаимодействия инженерных команд
- Развитие архитектуры продукта: оптимизация баз данных и микросервисов, принятие решений по масштабированию, отказоустойчивости и интеграциям, формирование и развитие технологического стека
- Обеспечение стабильной работы офисной инфраструктуры: интернет, CCTV видеонаблюдение
- Поддержка стабильной RemoteOps инфраструктуры: контроль и управление VPN серверами
- Руководство кросс-функциональной командой (backend, frontend, QA и DevOps)
- Цифровая трансформация и внедрение современных инженерных инструментов и подходов
- Управление IT-бюджетом, включая планирование и контроль OPEX и CAPEX, оптимизацию расходов на инфраструктуру, инструменты и инженерную команду
- Управление техническими и операционными рисками, координация работы команд в кризисных ситуациях и при критических production-инцидентах
- Оценка технической возможности, планирование ресурсов и анализ рисков при запуске новых продуктов и проектов
- Обеспечение информационной безопасности и защиты внутреннего IT-контура
- Hands-on участие: разработка критически важных компонентов, проектирование процессов сборки, тестирования и поставки (delivery-процессы)
- RND: исследование и внедрение оптимизаций, касающихся Clickhouse, Kafka, Postgres, Kubernetes, микросервисов на java/kotlin, потоков данных, новых AI инструментов

Ключевые достижения:
- Сократил IT-расходы более чем на 50% за счёт оптимизации инфраструктуры, используемых ресурсов и структуры технологического подразделения
- Сократил Time-to-Market (TTM) более чем на 70% и стабилизировал релизный цикл
- Повысил uptime продукта до 99,99% и снизил количество критических инцидентов на 80%
- Внедрил AI-инструменты в процессы разработки: повысил скорость работы с legacy-кодом на 30-60%, увеличил количество задач, закрываемых за спринт
- Сократил трудозатраты на разработку отдельных новых сервисов и продуктов с 6-9 человеко-месяцев до 6-24 человеко-часов за счёт применения AI-инструментов, существенно снизив прямую стоимость их создания
- Сформировал и внедрил модель управления и контроля использования AI-инструментов на базе Cursor и Claude, обеспечив их системное применение в процессах разработки
- Перевел всю продуктовую инфраструктуру в облако, повысив масштабируемость, отказоустойчивость и управляемость системы
- Сформировал устойчивую кросс-функциональную команду из 20+ специалистов с низким уровнем текучести
- Оптимизировал аналитическую инфраструктуру и BI-процессы, ускорив обработку данных и подготовку аналитики
- Внедрил современные инженерные практики: DevOps, Gitflow и Code review
- Повысил управляемость и прозрачность инфраструктуры за счёт внедрения GitOps и практик Observability
- Внедрил Kubernetes и Airflow, обеспечив кратный рост скорости аналитических процессов (ETL), организовал обучение инженерной команды и смежных подразделений
- Трансформировал процессы тестирования и усилил QA-функцию, повысив качество и предсказуемость релизов
- Организовал внутренние технические встречи и регулярный обмен экспертизой
- Стабилизировал работу офисной инфраструктуры: 100%-покрытие офиса сетью WiFi, полное покрытие критических зон видеонаблюдением

Имею реальный production-опыт с технологическим стеком:
- Архитектура: микросервисные и event-driven системы, проектирование распределённых, отказоустойчивых и высоконагруженных систем (highload)
- Backend и full-stack: Java, Python, разработка web-сервисов, архитектура frontend-приложений, API-контракты и клиент-серверные системы
- Контейнеризация и облачная инфраструктура: Kubernetes, Kubernetes Operators, Docker, AWS, Yandex Cloud, Thanos, VictoriaMetrics
- AI и агентные системы: Claude, Cursor, OpenClaw
- Data Engineering и потоковая обработка: Kafka, Kafka Connect, CDC, Apache Storm, Apache Flink, ClickHouse, PostgreSQL, Apache Spark, Hadoop, HDFS, MapReduce
- Оркестрация и ETL: Apache Airflow, Apache Oozie, Luigi
- IaC и DevOps: Terraform, Terragrunt, GitOps, CI/CD, FluxCD
- Observability и мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK
- Информационная безопасность и качество кода: Wazuh, SonarQube


Севергрупп ТТ
Организовал с нуля разработку внутренней аналитической платформы и запустил технологический стартап внутри группы компаний. Сформировал команду, инженерные процессы, архитектуру и инфраструктурный ландшафт проекта.

Перед началом разработки проанализировал проблемы и потребности каждого актива группы компаний. На основе результатов анализа сформировал требования к продукту и спроектировал систему, ориентированную на решение конкретных задач внутренних клиентов.

Определил необходимый состав команды, вычислительные и инфраструктурные ресурсы. Составил бюджет проекта, сформировал краткосрочный и среднесрочный roadmap, описал подходы и регламенты разработки.

На старте проекта имелись только верхнеуровневая задача по анализу клиентских данных и один специалист из смежной команды эксплуатации. Команда, архитектура, инфраструктура и процессы разработки отсутствовали.

Фактически выполнял функции CTO проекта: определял техническую стратегию, отвечал за архитектуру и развитие платформы, руководил командой разработки, участвовал в ключевых инженерных решениях и непосредственно в разработке критически важных компонентов.

Регулярно взаимодействовал с представителями активов группы компаний: выявлял проблемы и потребности бизнеса, формировал требования и совместно с командой определял технические решения. Планировал работы, распределял задачи и выявлял точки роста сотрудников.

Спроектировал и реализовал аналитическую платформу, способную обрабатывать десятки тысяч запросов в секунду и сотни гигабайт данных в сутки. Архитектура системы построена на наборе микросервисов, формирующих децентрализованное ядро платформы.

Писал код на Java и Python, участвовал в fullstack-разработке и создании веб-сервисов с нуля. Занимался выявлением узких мест, оптимизацией производительности и развитием архитектуры системы.

Возглавил проектирование и разработку Lakehouse. В качестве основных систем хранения данных использовались ClickHouse и Object Storage на базе S3.

Выбрал Apache Airflow в качестве основного инструмента оркестрации ETL-процессов, внедрил его в проект и организовал его использование командой.

Внедрил Apache Spark для распределённых вычислений и обеспечил его интеграцию с JupyterHub и Apache Airflow.

Адаптировал Apache Superset под потребности внутренних клиентов и внедрил его в качестве альтернативы Tableau и другим BI-решениям.

Внедрил потоковую обработку данных с использованием Apache Flink. Реализовал механизм serverless-вычислений, позволяющий создавать Python-код через веб-интерфейс и выполнять его для каждого сообщения из Kafka.

С нуля внедрил GitLab и организовал миграцию с CircleCI на GitLab CI. Проектировал и развивал CI/CD-процессы.

Отвечал за DevOps-задачи проекта: конфигурацию сервисов, сборку артефактов и Docker-образов, настройку процессов сборки и тестирования, развёртывание в Kubernetes, а также выбор и планирование вычислительных ресурсов.

Обеспечивал техническую основу для аналитических задач, обработки данных и построения моделей машинного обучения.

Технологический стек: Java, Python, Scala, Kafka, ClickHouse, Postgres, Spring Boot, S3, Docker, Kubernetes, Apache Airflow, Apache Flink, Apache Spark, Redis, Prometheus, Grafana, CircleCI, GitLab CI, JupyterHub, CDC, Apache Superset.