Гаспар К. , Lead, Golang разработчик

Разработка и внедрение встроенного маркетплейса внутри приложения такси, позволяющего пользователям размещать свои товары. При загрузке фотографий система автоматически формирует название и описание товара с помощью AI-модели (Gemini). Пользователь может при необходимости изменить сгенерированное описание.

1. Проработка пользовательских сценариев и системных взаимодействий, включая подготовку use-case диаграмм процессов покупки, продажи, размещения объявлений и взаимодействия с AI-генерацией.
2. Разработка API-слоя: реализация эндпоинтов конфигурации, профиля, статусов пользователей и функциональных флагов (например, разрешение публикации товаров).
3. Интеграция AI/ML-компонентов: использование Gemini для анализа фотографий, генерации названий и описаний товаров, улучшения качества текстов.
4. Работа с медиа-данными: добавление и проверка изображений, внедрение логики отображения фотографии продавца, автозаполнение недостающих изображений товара.
5. Оптимизация механики обработки пользовательских данных: добавление индикаторов в ответы (/me), корректная передача статусов и улучшение UX представления товарных карточек.

Проект в сфере финтех. IA стек, виртуальный помощник для клиентов, различные промо акции, SME loans - кредиты, переводы, курсы.

1. Реализация гейтвеея для взаимодействия с виртуальным ассистентом.
2. Написание тула для выборки клиентов, которым ранее было отказано в кредитовании, проверки причин отказа, валидация причины отказа на текущий момент и рекомендация кредита, если причина отказа уже не актуальна.
3. Реализация логики обмена валют по курсу с узким спредом.
4. Разработка и интеграция REST API / gRPC сервисов для модуля виртуального ассистента, отвечающих за обработку пользовательских интентов и выдачу персонализированных предложений.
5. Интеграция LLM в бэкенд-логику (работа с провайдерами, промптами, стриминг).
6. Применение векторных БД для RAG-контекста и настройка кэширования (Redis/Memcached).
7. Использование LSP для понимания коммуникации IDE с бэкендом.
8. Разработка и интеграция агентных LLM-решений (управление файлами, запуск CI/CD, выполнение кода).

Retail-платформа для региона Латинская Америка, МВП, который в будущем может разрастись до уровня авито.

1. Разработка и оптимизация серверной части платформы на Go для обработки больших объемов данных.
2. Реализация REST API для взаимодействия с фронтендом и мобильными приложениями.
3. Настройка и интеграция системы очередей Kafka для асинхронной обработки событий.
4. Реализация системы модерации чатов между продавцами и покупателями с использованием NLP (Gemini AI) для выявления спама, оскорблений и мошеннических схем.
5. Разработка и интеграция AI-модуля модерации на основе Gemini API для автоматической проверки объявлений: анализ текстов и изображений на наличие запрещённого контента.
6. Интеграция AI-модерации с системой уведомлений: автоматические оповещения пользователей о результатах проверки.
7. Интеграция с Google Maps API для геолокации пользователей и расчета расстояний до точек выдачи товаров.
8. Проектирование и реализация кэширования данных с использованием Redis для повышения производительности.
9. Разработка механизмов безопасности и авторизации.
10. Настройка мониторинга и логирования сервисов.
11. Проведение code review, оптимизация кода.
12. Добавление подсчета листингов в селлер-профиле.
13. Проведение интеграции с чатом.
14. Исправление метаданных изображений.

Платформа для организации и проведения различных соревнований по спорту (футбол, танцы, баскетбол, шутер).

1. Разработка RESTful API с использованием Gin для функционала создания и управления турнирами.
2. Реализация real-time обновлений через WebSocket для отображения текущих результатов и статусов матчей.
3. Интеграция gRPC сервисов для межсервисного взаимодействия внутри платформы и для уменьшения дупликации кода.
4. Настройка и оптимизация кеширования данных с использованием Redis для повышения производительности.
5. Проектирование и реализация миграций базы данных PostgreSQL с помощью migrate.
6. Обеспечение аутентификации и авторизации пользователей через Keycloak.
7. Создание и документирование API с помощью Swagger для упрощения взаимодействия с платформой.

Крупная сеть ресторанов быстрого питания с возможностью доставки еды на дом.

1. Подключение принтера к VDU.
2. Реализация и интеграция быстрого заказа 2.0 для ускорения оформления заказов.
3. Восстановление и тестирование работы индикатора отсутствия чековой ленты в киосках.
4. Анализ взаимодействия между VDU для оптимизации работы.
5. Удаление хардкода из конфигурации VDU для повышения гибкости и масштабируемости.
6. Разработка Cron-задачи внутри приложения VDU для автоматического выполнения регулярных операций.
7. Добавление параметра для вывода номера монитора для заказов, обеспечивающего правильное отображение.
8. Реализация механизмов отключения ЭО на VDU и центральном управляющем сервере.
9. Создание health-check эндпоинтов на VDU-backend для мониторинга состояния компонентов.
10. Внедрение фильтров для отключенного ЭО, чтобы обеспечить надежное управление отображением.
11. Проведение рефакторинга модуля конфигурации для повышения читаемости и поддержки.
12. Оптимизация взаимодействия VDU через WebSocket для минимизации задержек.
13. Тестирование и отладка интеграционных сценариев с несколькими компонентами системы.
14. Полная переработка логирования (ZapLog) для вывода через ELK.