Описание услуги
Я backend-разработчик и работаю только на Go, потому что меня интересует та часть продукта, которая обязана быть корректной, быстрой и всегда доступной. За последние несколько лет я запустил в продакшн микросервисы, внутренние платформы и публичные API, через которые идёт реальный трафик, и убедился, что ценность Go не в хитрых трюках, а в скучной надёжности: предсказуемая работа с памятью, честная обработка ошибок и код, который читает вся команда без переводчика. Нанимая меня, вы получаете человека, который думает про перцентили задержек, аккуратное завершение работы и про то, что произойдёт в три часа ночи, когда внешняя зависимость начнёт отваливаться по таймауту, а не только про то, чтобы собрался happy path.
Моя повседневная работа — проектировать и собирать сервисы с чистыми REST- или gRPC-контрактами, за которыми стоят PostgreSQL, Redis, Kafka или NATS. Я сознательно опираюсь на модель конкурентности Go: горутины и каналы для пайплайнов, context для отмены и дедлайнов, пулы воркеров и ограничение частоты запросов, чтобы всплеск нагрузки деградировал плавно, а не ронял сервис. Наблюдаемость закладываю с первого коммита: структурные логи, метрики и трейсинг встроены сразу, а каждый сервис едет с тестами, health-check и контейнером, готовым к Docker и Kubernetes. Пишу миграции, документирую эндпоинты и держу код идиоматичным, чтобы следующий разработчик двигался быстро.
Мне одинаково комфортно войти в готовую систему и распутать медленный эндпоинт или утечку памяти, и начать новый сервис с пустого репозитория и довести его до продакшна. Я честно оцениваю сроки, общаюсь по делу и предпочитаю маленькие проверяемые изменения большим рискованным выкатам. Опишите задачу и ограничения — верну план, реалистичный срок и работающий код.
— Микросервисы на Go с REST- и gRPC-API
— Конкурентность: горутины, каналы, context, пулы воркеров
— Интеграция и моделирование данных: PostgreSQL, Redis, Kafka, NATS
— Docker, Kubernetes и пайплайны CI/CD
— Наблюдаемость: структурные логи, метрики Prometheus, трейсинг
— Тестирование, профилирование и тюнинг производительности под нагрузкой
Моя повседневная работа — проектировать и собирать сервисы с чистыми REST- или gRPC-контрактами, за которыми стоят PostgreSQL, Redis, Kafka или NATS. Я сознательно опираюсь на модель конкурентности Go: горутины и каналы для пайплайнов, context для отмены и дедлайнов, пулы воркеров и ограничение частоты запросов, чтобы всплеск нагрузки деградировал плавно, а не ронял сервис. Наблюдаемость закладываю с первого коммита: структурные логи, метрики и трейсинг встроены сразу, а каждый сервис едет с тестами, health-check и контейнером, готовым к Docker и Kubernetes. Пишу миграции, документирую эндпоинты и держу код идиоматичным, чтобы следующий разработчик двигался быстро.
Мне одинаково комфортно войти в готовую систему и распутать медленный эндпоинт или утечку памяти, и начать новый сервис с пустого репозитория и довести его до продакшна. Я честно оцениваю сроки, общаюсь по делу и предпочитаю маленькие проверяемые изменения большим рискованным выкатам. Опишите задачу и ограничения — верну план, реалистичный срок и работающий код.
— Микросервисы на Go с REST- и gRPC-API
— Конкурентность: горутины, каналы, context, пулы воркеров
— Интеграция и моделирование данных: PostgreSQL, Redis, Kafka, NATS
— Docker, Kubernetes и пайплайны CI/CD
— Наблюдаемость: структурные логи, метрики Prometheus, трейсинг
— Тестирование, профилирование и тюнинг производительности под нагрузкой
