PreApplyНа главную
Демо — синтетический пример
Никита Ульянов (Senior Backend) откликается на Tinkoff. Так выглядит результат с вашими данными под вашу вакансию.
Создать свой пакет

Senior Backend Engineer

92% качество
Tinkoff · b2b-платежи· Москва · 350–500K ₽
Качество резюме
92%
ATS 92 · HR 88 · Tech 95
ATS-кейворды
14 / 16
2 термина можно усилить
Время чтения
47 сек
Идеально для HR-скрининга
Подсветка (наведите для пояснения):•••ATS-keyword•••depth-маркер•••желательно
Никита Ульянов
Senior Backend Engineer · Москва · март 2023 — настоящее время
n.ulyanov@example.com· +7 (999) 123-45-67· @n_ulyanov· github.com/n-ulyanov
О себе

Backend-инженер с 4 годами опыта в высоконагруженных платежных системах. Делал idempotency-keys для платёжных ручек, сократил latency p99 с 800ms до 180ms через materialized views. Знаю Python/asyncio, PostgreSQL HA, Kafka, distributed transactions. Перенос e-commerce-опыта в fintech через payments-механику и compliance.

Ключевые результаты
  • Внедрил idempotency-keys для критических ручек оплаты — устранил ~150 дублей заказов в неделю при retry платёжного шлюза до 0.
  • Переписал расчёт персональных рекомендаций на materialized views — p95 страницы каталога с 800ms до 180ms.
  • Оптимизировал Kafka-consumer для отчётности — сократил отставание группы с 2 минут до 4 секунд.
Опыт
Senior Backend Engineer · Lamoda
март 2023 — настоящее время

Маркетплейс одежды, ~2M MAU, ~40K заказов/сутки.

Платёжный модуль и каталог рекомендаций.

Стек: Python, asyncio, PostgreSQL, Kafka, Redis

  • Внедрил idempotency-keys для критических ручек оплаты через Redis с TTL 24 часа — устранил ~150 дублей заказов в неделю при retry платёжного шлюза до нуля.
  • Переписал расчёт персональных рекомендаций на materialized view в PostgreSQL — p95 страницы каталога с 800ms до 180ms.
  • Настроил мониторинг p99 платёжных ручек через OpenTelemetry + Jaeger — снизил MTTR инцидентов с 25 до 6 минут.
Backend Engineer · Paywall
июнь 2021 — февраль 2023

Платформа для приёма платежей, ~3K мерчантов.

Модерация, выплаты, KYC-flow.

Стек: Python, Django, PostgreSQL, Celery

  • Запустил KYC-pipeline для мерчантов через интеграцию с СберID — сократил время онбординга с 3 дней до 4 часов.
  • Спроектировал outbox-паттерн для уведомлений — устранил race conditions при retry, гарантия at-least-once для 100% событий.
Ключевые навыки
Методология: идемпотентность, distributed transactions, p99 latency, outbox pattern
Языки: Python, Go, SQL
Фреймворки: asyncio, FastAPI, Django
Базы данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse
Инфраструктура: Kubernetes, Docker, AWS
Инструменты: Kafka, Prometheus, Grafana, Sentry
Observability: OpenTelemetry, Jaeger
Домены: e-commerce (Lamoda), fintech-механика (Paywall)
Образование
  • МФТИ · Магистр, прикладная математика2017–2023
Языки
  • Русский — родной
  • Английский — B2
Самооценка резюме
ATS92 / 100
HR88 / 100
Tech95 / 100
Overall92 / 100

Хотите так же — но под свою вакансию?

Зарегистрируйтесь через Telegram и получите 3 бесплатные генерации. Загрузите своё резюме — мы соберём банк опыта и дальше будем переписывать его под каждую вакансию.

Начать бесплатноТарифы