Java-разработчик

Turron

Java-разработчик

С 01.04.2025 по настоящее время (1 год)

Turron - система поиска видео-исходников(Видео-Shazam) Об проекте: Пару месяцев назад, я столкнулся с проблемой поиска интересующих меня видео. Google Lens не мог выдать нужный результат, ему не хватало контекста (в скриншоте его маловато). Так что я решил создать свой аналог Shazam, но для видео. Представляю Turron - поисковик, анализирующий короткие видеофрагменты (2-5 сек.) и находит максимально точные совпадения с помощью перцептивного хеширования ключевых кадров по личной базе данных. Что сделал: * Спроектировал и внедрил горизонтально масштабируемую микросервисную архитектуру для поиска по видео на базе перцептивного хэширования (pHash), устойчивого к любым постобработкам. * Разработал отдельные сервисы для загрузки видео, извлечения ключевых кадров (FFmpeg), генерации и сравнения хэшей (по Hamming Distance), хранения метаданных. * Настроил Kafka для асинхронного обмена между сервисами и Eureka + API Gateway для автоматической регистрации и маршрутизации. * Поддержал отказоустойчивость через Circuit Breaker, реализовал полноценную поддержку MinIO (AWS S3 совместимый) для хранения видео. * Настроил CI/CD через GitHub Actions: автосборка Docker-образов, версионирование и деплой без ручного вмешательства. * Добавил метрики и мониторинг через Spring Actuator, Prometheus и Grafana — отслеживание производительности в реальном времени. Результат(которым я доволен!): * Система масштабируется без блокировок, обрабатывает тысячи видеофрагментов в сутки с высокой точностью и отказоустойчивостью. * Время от загрузки фрагмента до получения исходника — около 600-800 мс. * Точность определения совпадений - 97% на валидационной выборке из 1000+ фрагментов(расстояние Хэмминга тащит). * Система стабильно обрабатывает до 10к видеофрагментов в сутки без деградации и с возможностью линейного масштабирования. * CI/CD пайплайн ускорил цикл релизов на 70% за счёт автоматической сборки, версионирования и деплоя Docker-образов. * Архитектура протестирована и готова к расширению на внешние источники видеоконтента без рефакторинга основной логики. В планах работать с YouTube и Jellyfin API. Стек: Java 21, Gradle, Spring, Hibernate, PostgreSQL, MinIO, Kafka, Docker, K8s, Prometheus, Grafana, Netflix Eureka;

Fablewhirl

Java-разработчик

С 15.08.2024 по 25.04.2025 (8 месяцев)

Fablewhirl - редактор чарлистов для D&D E5 Что сделал: * Спроектировал модульный микросервисный бэкенд (7 сервисов) по принципу ограниченной ответственности. * Реализовал авторизацию через Keycloak, включая поддержку access/refresh токенов и извлечение метаданных пользователя на каждом этапе взаимодействия. * Внедрил горизонтально масштабируемую архитектуру с асинхронной обработкой задач через Kafka. * Настроил кэширование в Redis — для хранения пользовательских токенов и часто запрашиваемых тредов, что снизило нагрузку на БД. * Интегрировал MinIO как хранилище данных, с возможностью масштабирования на AWS S3. * Построил CI/CD пайплайн на GitHub Actions: кэширование зависимостей, динамическая сборка всех 7 сервисов, автодеплой по окружениям. * Включил метрики и мониторинг через Prometheus + Grafana, визуализировал ключевые показатели производительности и стабильности. Результат: * Повысил производительность API на ~42% за счёт внедрения Redis и Kafka, минимизируя блокировки и обращения к БД. * Снизил среднее время отклика с 450 мс до 200 мс на наиболее нагруженных эндпоинтах. * Система выдерживает 15к+ запросов в сутки при незначительной деградации по производительности и стабильности. * Время полного деплоя от коммита до production сокращено на 60% благодаря автоматизации в GitHub Actions. * Мониторинг выявил и позволил устранить три ключевых узких места ещё до выхода в prod окружения. Стек: Java 17, Gradle, Spring, Hibernate, PostgreSQL, MongoDB, Kafka, Redis, Keycloak, Docker, K8s, Prometheus, Grafana, Netflix Eureka;

Университет

Высший колледж информатики при НГУ

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Английский

Ключевые навыки

• Java

• Spring framework

• Postgresql

• Docker

• Kubernetes

• Github

• Grafana

• Prometheus

• Docker-compose

• Hibernate orm

• Jpa

• Junit

• Sql

• Git

• Mongodb

• Maven / gradle

• Helm charts

• Nosql бд

• cache for redis

Дополнительная информация

Я джавист с ~годом опыта в полноценной разработке приложений. За плечами — несколько проектов, в которых я полностью брал работу с серверной частью веб-приложения: проектировал архитектуру, для разработки активно использовал Spring, интегрировал базы данных на Postgres/MongoDB и объектные хранилища по типу MinIO и AWS S3. Писал REST API, Dockerfile’ы, кешировал токены в Redis, настраивал деплой в кластер k8s, тестировал запросы через Postman, мониторил производительность через Prometheus + Grafana. Участвовал в событии "Hacktoberfest". Контрибьютил open-source проект для создания статических сайтов для документаций https://github.com/neojelll/DocuTide, в процессе получил глубокое понимание параллельной командной работы в Github.