---

Production Engineer
Ноябрь 2025 — сейчас (8 месяцев)

-Мониторинг и анализ продакшена (PostgreSQL, ClickHouse, Grafana)
-Настройка дашбордов в Superset и Tableau, построение аналитических отчётов
-Разбор бизнес-требований, написание технической документации, инструкций, гайдов для сотрудников
-Исследование поведения пользователей, выявление паттернов, трендов, системных багов и аномалий
-Root cause analysis инцидентов, деградаций после релизов, падений сервиса
-Постановка задач разработчикам, контроль хотфиксов

B2B Tech Support L2
Март 2025 — Ноябрь 2025 (9 месяцев)

-Анализ и решение сложных тех. инцидентов
-Создание инструкций для клиентов и сотрудников
-Работа с логами в Graylog, SQL-запросы в ClickHouse, поиск паттернов обращений, построение дашбордов в Grafana
-Настройка API-интеграций, работа с Postman, Bitrix24, Pyrus
-Эскалация задач разработчикам
-Взаимодействие с гос.регуляторами ФСРАР (ЕГАИС), Честный Знак, Меркурий и ЭДО СБИС
B2B Tech Support L1
Сентябрь 2024 — Март 2025 (7 месяцев)

-Диагностика и фикс интеграций (iiko, R-Keeper, 1C, УТМ)
-Создание инструкций для пользователей по работе с системами
-Взаимодействие с разработкой, внедрением, продажами и бухгалтерией
-Обработка документов, накладных, эскалаций
-Консультирование клиентов всех сегментов (low, middle, enterprise)


Навыки
Продвинутый уровень
Clickhouse
Grafana
CRM
MS Excel
Работа с базами данных
Техническая документация
Документооборот
Работа с большим объемом информации
Аналитические исследования
RCA
Atlassian Confluence
Atlassian Jira
API
SQL
Исследовательский анализ данных
Бизнес-анализ
PostgreSQL
Яндекс.Визор
Дашборды и визуализация
Работа с технической документацией
Data-driven
Разработка технических заданий
Сбор и анализ информации
Средний уровень
1c
Gitlab
Яндекс.Метрика
Python





Ассистент регионального представителя
Февраль 2020 — Март 2022 (2 года и 2 месяца)

-Контроль поручений и дедлайнов
-Ведение календаря
-Поиск, сбор и систематизация любой информации
-Организация, участие и протоколирование встреч/совещаний
-Работа в CRM (ведение данных, контроль задач)
-Ведение статистики, сбор и подготовка отчетов/таблиц
-Полная travel-поддержка (перелеты, отели, визы, маршруты)
-Сортировка почты, распределение писем
-Подготовка текстов, создание презентаций
-Работа со счетами, договорами, согласованиями, накладными
-Организационные задачи по бизнесу - найти подрядчика (дизайн, печать, сервисы, услуги)

Личные задачи:
-Запись к врачам/специалистам (врачи, юристы, нотариусы)
-Найти/купить подарки, любые товары
-Бронирование ресторанов, подбор локаций
-Напоминания о важных датах (юбилеи, события)
-Работа с доверенностями, взаимодействие с нотариусом
-Координация доставок и взаимодействие с сотрудниками/курьерами
 
Продвинутый уровень
Деловая переписка
Битрикс24
КриптоПро
MS Excel
Google Docs
MS Word
Atlassian Jira
Atlassian Confluence
DeepSeek
Figma
Tilda
Trello
Agile
Notion
Электронный документооборот
Работа с большим объемом информации
Организация встреч
ЭДО
УПД
Поддержка работы офиса
Административная поддержка руководителя
Работа с базами данных
Сбор и анализ информации
Разработка технических заданий
Средний уровень
Управление бизнес процессами
1C: Бухгалтерия
Первичная бухгалтерская документация

Продвинутый уровень
Разработка технической документации
Разработка пользовательской документации
Анализ требований
Atlassian Confluence
Внутренние коммуникации
Разработка внутренней документации
Анализ бизнес-процессов
Описание бизнес-процессов
Buildin
Yandex.Wiki
Notion
Atlassian Jira
Сбор и анализ информации
Разработка технических заданий
Средний уровень
ГОСТы
ГОСТ 19
 
1 год и 3 месяца
Ассистент зам. директора по АХЧ
Май 2018 — Июль 2019 (1 год и 3 месяца)

-Полное взаимодействие с контрагентами, формирование и согласование договоров
-Просчёт смет, обработка входящей почты, организация тендеров
-Настройка офисного оборудования, ведение календаря и контроль дедлайнов
-Выполнение личных поручений

Уверенное знание SQL.
Опыт работы с BI-системами (Power BI, Qlik Sence, Visiology, Навигатор) (Power BI, Qlik Sence, Visiology, Навигатор, Tableau) на уровне внедрения и поддержки.
Понимание принципов работы DWH, ETL/ELT-процессов.
Знание основ статистики и методов анализа данных.
Знание Python для анализа данных будет преимуществом, знание Java script на начальном уровне так же будет преимуществом.
Знание основ ведения Каталога данных (OpenMetadata, DataHub или аналоги).
Навыки визуализации данных, коммуникации и презентации результатов.

Реально пользуешься ИИ-ассистентами (Claude, ChatGPT) в ежедневной работе; понимаешь разницу между обычным чатом и агентом и как влияют промпты на ответы ИИ чатов.

Пользуешься Claude Code / Codex и понимаешь, что это и как работает — что такое skills, hooks, MCP.

Знаешь SQL и Python / TypeScript чтобы создавать интерактивные бизнес-дашборды.

Находишь общий язык с очень разными людьми. Объясняешь технические вещи доступно и убеждаешься, что собеседник понял объяснение.

Готов разбираться в незнакомых инструментах сам — по документации, видео, экспериментом. Сначала пробуешь понять сам, потом спрашиваешь.

Замечаешь проблему раньше, чем тебя попросят её решить.

веренное владение Groovy (ScriptRunner).

Глубже понимаешь skills, hooks, MCP — пишешь свои skills / MCP.

Знакомство с автоматизацией / ETL: n8n, Make, Apache NiFi и т.п.

---
превращает хаос в список дел, а путаницу - в чёткие заметки.Ни одна идея, поручение или уточнение не должно потеряться по пути из голоса в “задачу”.


Настраиваю контроль цепочек в Bitrix24/Jira/Notion: кто отвечает, что сделано, что в просрочке.
Внедряю чек-листы для типовых операций (встречи, travel, договоры) — меньше ошибок и пропусков.

Автоматизирую напоминания о встречах и дедлайнах через календарь/планировщик - настраиваю единый поток: входящее → задача → дедлайн → статус в CRM/таск-трекере.


----

пример 
Напишите, пожалуйста, пример вашей постановки или инструкции (со всеми шагами, не краткое описание).

Если у вас NDA - можно самостоятельно придумать кейс для постановки и описать его подробно.



Инструкция по расследованию инцидента

Цель
За 10-20 минут определить что именно сломалось (endpoint/процесс/сегмент), когда началось и собрать пакет доказательств для RCA/фикса.

Шаг 1. Откройте дашборды качества в Grafana/Superset
Откройте дашборд (Errors/Timeouts/Latency/External deps).
В правом верхнем углу задайте период Last 15 min (если шумно - до 30-60 min).

Посмотрите:

1) Errors 4xx/5xx - долю ошибок по ключевым endpoint’ам/процессам (включите фильтры endpoint/process, если есть)
2) Timeouts - долю таймаутов и где она растет
3) Latency - p95/p99 за тот же период и тренд (важно смотреть p95/p99, не среднее)
4) External deps (если есть панели) - какой внешний сервис ухудшился

Результат шага - список endpoint’ов/процессов, где рост ошибок/таймаутов/latency.

Шаг 2. Сравните с baseline и зафиксируйте старт интервала
Если на дашборде есть baseline - используйте. Если нет - определите “фон” визуально/по данным.

Зафиксируйте:

1) Время начала и интервал проблемы (по минутам)
2) Затронутые endpoint’ы/процессы
3) Если доступно - сегменты (service_instance, канал/сегмент клиента)

Результат шага - “с ___ до ___ выросло X на endpoint Y (segment Z)”.

Шаг 3. ClickHouse: первичный поиск и выборки

Соберите 2 окна:

W_current = 10-15 минут
W_baseline = 7 дней или “тот же час”

Группировка: endpoint + error_code + сегмент (service_instance, если есть).
Сфокусируйтесь на ключевых error_code и таймаутах.

Результат шага - топ-сегменты по error_rate_current и timeout_current.

Шаг 4. Отсейте шум, выделите аномалии

Для каждого сегмента посчитайте:

requests_current
errors_current и timeout_current
error_rate_current и baseline_rate

При необходимости - отдельно по таймаутам.
Установите минимальный порог min_requests/min_events, чтобы не анализировать статистический мусор.

Результат шага - топ N сегментов (обычно 5-10) с максимальным отклонением.

Шаг 5. Score аномалии и short-list

Отсортируйте сегменты по score = (error_rate_current / baseline_rate) (или разность в pp).

Сформируйте short-list:

endpoint
error_code
сегмент (service_instance/другой разрез)
примерная величина отклонения

Результат шага - “сломалось A по error_code B у инстанса C”.

Шаг 6. Классификация причины по логам (первичная)

Для топ-сегментов откройте примеры логов/трейсов и проверьте, что изменилось:

релиз/конфигурация - деплой/миграция/настройка в момент старта
внешние зависимости - рост ошибок/таймаутов интеграций
контракт/данные - новые error_code, ошибки валидации, “отсутствует поле …”
деградация - рост latency p95/p99 и концентрация на отдельных инстансах

Результат шага - первичная гипотеза вероятной причины.

Шаг 7. RCA-пакет (черновик для команды)

Подготовьте заметку:

резюме “что/где/когда”
метрики (error_rate, timeout_rate, p95/p99) по интервалу
топ-сегменты (endpoint + error_code + сегмент)
50-200 примеров логов без персональных данных
ссылки на графики Grafana/Superset
предварительная гипотеза и что проверить в первую очередь

Результат шага - материал для RCA/разработчиков.

Шаг 8. Оформите тикет для разработчиков/техподдержки (Jira)

Структура тикета:

1. Симптом: “с -- по -- вырос error_code X на endpoint Y (segment Z)”
2. Доказательства: агрегаты + ссылки на графики + примеры логов
3. Что ожидаем: error_rate/timeout_rate вернутся к baseline, стабилизация p95/p99
4. Критерий проверки: какой дашборд и какие значения/пороги смотреть

Результат шага - тикет, который можно закрывать по метрикам.

Шаг 9. После фикса - контроль

После хотфикса вернитесь к шагам 1-2 и проверьте, что отклонение ушло.
При необходимости повторите ClickHouse-анализ только для затронутых сегментов.
Добавьте итог в тикет и обновите инструкцию, если появился новый маркер.

Шаг 10. Если повторяется - улучшите мониторинг

Добавьте/настройте алерт:

новые правила по error_code/endpoint
более точные разрезы (service_instance, external dependency)
подсказки в runbook “где искать первопричину”.