Контекст
Работал над развитием и поддержкой платформы Perfluence. Основные направления — сокращение рутинной работы сотрудников, автоматизация законодательных требований и улучшение существующей системы.
Операционная автоматизация
Разработал инструмент автоматизации расчёта ставок. Для ряда сотрудников он высвободил 2–3 дня из ежемесячной нагрузки.
LLM в поддержке
Внедрил LLM в диалоги службы поддержки. Это существенно сократило время первого реагирования и сократило до 30% время до решения проблемы пользователя.
Регуляторные требования
Автоматизировал исполнение законодательных требований: KYC-проверки, антифрод и проверки легитимности платежей.
Для разметки рекламы реализовал интеграции с ОРД и встраивание маркеров в текст и изображения.
Поддержка платформы
Занимался существующим наследием: исправлял взаимные блокировки, оптимизировал запросы в базе данных с сокращением времени выполнения с десятка минут до секунд, находил и устранял утечки памяти и дефекты в других частях системы.
Технические подробности
Технологии
В работе использовал PHP, Golang и Node.js; PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka.
Поддержка и регуляторные проверки
Внедрял LLM непосредственно в диалоги службы поддержки. Автоматизация регуляторных процессов включала KYC, антифрод, проверки платежей и работу с операторами рекламных данных.
Диагностика существующей системы
Разбирал и устранял взаимные блокировки, оптимизировал медленные запросы в PostgreSQL, искал утечки памяти и исправлял дефекты разной степени тяжести по всей системе.