ENIGMA AI
ENIGMA AI

Расскажите о вашей зоне ответственности в последнем проекте: что именно вы делали и за что отвечали в рамках бэкенд-разработки?

встречается 1× middle backend

Как ответить

В последнем проекте — маркетплейсе электроники — я отвечал за бэкенд модуля заказов и платежей. Команда состояла из 10 разработчиков, я занимал позицию middle. В мои задачи входило проектирование и реализация REST API, работа с PostgreSQL и Redis, интеграция с внешним платежным шлюзом через Kafka, а также оптимизация производительности.

Конкретно я делал:

  • Проектирование схемы БД для заказов, корзины и истории операций. Использовал миграции на Flyway, нормализовал данные, но добавил несколько материализованных вью для отчетов.
  • Реализация эндпоинтов для создания, оплаты и отмены заказов. Ввел версионирование API через заголовки, добавил пагинацию и фильтрацию.
  • Интеграция с платежным шлюзом — синхронные запросы для создания платежа через REST и асинхронное получение коллбэков через Kafka. Настроил ретраи и dead-letter queue.
  • Кэширование часто запрашиваемых данных (список товаров в заказе) через Redis с TTL 5 минут. Это снизило нагрузку на БД на 40%.
  • Тестирование — юнит-тесты (JUnit + Mockito) на 80% покрытия, интеграционные тесты с Testcontainers для проверки работы с БД и Kafka.
  • Code review — проверял каждую вторую пулл-реквесту команды, обращал внимание на обработку ошибок, читаемость и соблюдение конвенций.

Пример задачи, которой я горжусь: переписал тяжелый запрос получения заказов с вложенными товарами с N+1 на один запрос с джойнами и оконными функциями. Время выполнения упало с 2.3 секунд до 120 мс при 50 тыс. заказов. Для этого пришлось оптимизировать индексы и денормализовать одно поле.

Также я участвовал в архитектурных обсуждениях: предлагал разбить монолит на модули по bounded context (заказы, платежи, доставка) и помогал оформлять ADR-документы.

Ключевые тезисы

  • Отвечал за модуль заказов и платежей: от проектирования БД до деплоя.
  • Спроектировал схему с миграциями Flyway, реализовал REST API с версионированием.
  • Интегрировал платежный шлюз через Kafka с ретраями и DLQ.
  • Оптимизировал медленный запрос (было 2.3 с, стало 120 мс) через переписывание SQL и индексы.
  • Участвовал в code review и архитектурных решениях (разделение монолита на модули).

Что спросят дальше

  • — Какие решения по обработке ошибок вы применяли при интеграции с платежным шлюзом? Приведите пример.
  • — Как вы измеряли эффект от оптимизации запроса и как решили, что денормализация поля допустима?
  • — Расскажите подробнее про ADR: как вы документировали архитектурные решения и как это повлияло на команду?

Готовьтесь к собеседованию с ENIGMA AI

AI-суфлёр подсказывает ответы прямо на собеседовании в реальном времени — незаметно для интервьюера.

Скачать приложение