Марат Ш. , Middle+, Системный аналитик

Проектирование системы наблюдения для защитного контура банка с целью снижения ложных срабатываний и повышения стабильности транзакций.

1. Анализ системных логов и технических метрик для выявления коренных причин (RCA) сбоев в антифрод-проверках.
2. Проектирование системы мониторинга аномалий на стеке Graylog и Grafana. Это позволило снизить количество необоснованных блокировок пользователей в 15 раз.
3. Расчет нефункциональных требований (NFR) для работы системы в условиях пиковых нагрузок.

Трансформация операционных процессов поддержки: переход от обработки исключительно телефонных вызовов к чат-системе в мобильном приложении и интеграции с Helpdesk-платформой

1. Реинжиниринг процессов поддержки: визуализация флоу в нотации BPMN 2.0 (переход от звонков к тикетной системе и чатам).
2. Сбор и формализация требований для интеграции мобильного приложения с Helpdesk-системой через REST API.
3. Проектирование логики внутренних сервисных очередей для распределения обращений.
4. Разработка и внедрение системы автоматического алертинга на основе анализа сырых данных чатов и логов обращений, что позволило повысить командный SLA с 69,6% до 95,7%.
5. Разработка Python-скриптов для автоматизированной выгрузки и анализа отчетности из Helpdesk в условиях отсутствия BI.
6. Проектирование асинхронных взаимодействий и логики очередей с использованием Kafka и RabbitMQ для надежной доставки сообщений.
7. Описание микросервисного флоу через Sequence-диаграммы и визуализация архитектуры по методологии C4.
8. Проектирование доменной модели данных (ERD) и детальное описание JSON/XML контрактов в Swagger.

Создание единого контура обработки обращений за счет бесшовной интеграции тикетной системы (Helpdesk) и CRM-платформы для сокращения переключений между окнами и ускорения доступа к данным пользователя.

1. Сбор и формализация требований к обмену мастер-данными между CRM и Helpdesk (профили пользователей, история заказов, статусы лояльности).
2. Проектирование и описание REST API контрактов для передачи событий из CRM в систему обработки тикетов.
3. Моделирование процесса автоматического обогащения тикета данными о контексте заказа в нотации BPMN 2.0.
4. Проработка асинхронного взаимодействия через Kafka для обновления статусов обращений в real-time без потери данных при пиковых нагрузках.
5. Декомпозиция логики отображения данных в интерфейсе оператора через Sequence-диаграммы.
6. Результат: Сокращение времени первичной обработки обращения за счет наличия всех данных в одном окне и исключения ручного поиска в CRM.

Оптимизация и реинжиниринг сквозных (E2E) процессов взаимодействия сервисных флоу крупного e-commerce маркетплейса.

1. Сбор, уточнение и формализация бизнес-требований от стейкхолдеров; подготовка спецификаций (BRD, FRD), Use Case и User Story.
2. Реинжиниринг и моделирование процессов в нотации BPMN 2.0 (AS-IS / TO-BE) для сокращения цикла решения претензий (TTR) на 52,5%.
3. Проектирование логики взаимодействия микросервисов с использованием Sequence-диаграмм и архитектурного подхода С4.
4. Проектирование и описание контрактов интеграций (REST API), работа со спецификациями в Swagger и JSON- структурами.
5. Глубокий анализ данных и проверка гипотез с использованием SQL (PostgreSQL) для оптимизации метрик SLA, CSI и Churn.
6. Анализ и проектирование событийных потоков данных (Event- Driven Design) на базе Kafka и RabbitMQ.
7. Контроль соблюдения NFR, расчет целевого RPS и анализ производительности систем в условиях высокой нагрузки.