1. Проблема: Существующая система обработки логов имела высокую задержку при передаче данных между микросервисами.
    Действие: Разработал и внедрил отказоустойчивую архитектуру на базе Apache Kafka с использованием Kafka Streams и топиков с репликацией.
    Результат: Снизил задержку доставки сообщений на 70% и обеспечил стабильную работу при увеличении нагрузки в 3 раза.

  2. Проблема: При масштабировании возникали частые сбои в потреблении сообщений из Kafka, что влияло на SLA сервисов.
    Действие: Настроил балансировку нагрузки с использованием consumer groups и реализовал мониторинг через Kafka JMX и Grafana.
    Результат: Повысил стабильность потребления сообщений до 99,98% и сократил количество инцидентов на 85%.

  3. Проблема: Бизнес столкнулся с необходимостью в режиме реального времени анализировать поведение пользователей на сайте.
    Действие: Построил pipeline на базе Kafka + ksqlDB для потоковой агрегации и обработки событий в реальном времени.
    Результат: Обеспечил доступ к аналитике с задержкой менее 1 секунды и повысил эффективность маркетинговых решений.

  4. Проблема: Старый ETL-процесс не справлялся с ростом объема данных и требовал до 2 часов на обновление.
    Действие: Перепроектировал процесс с использованием Kafka Connect и Kafka Streams для потоковой обработки данных.
    Результат: Сократил время обновления с 2 часов до 5 минут и уменьшил нагрузку на хранилище на 40%.

  5. Проблема: Отсутствие централизованного логирования затрудняло отладку и аудит распределенных сервисов.
    Действие: Внедрил централизованный сбор логов через Kafka и интеграцию с Elasticsearch и Kibana.
    Результат: Повысил прозрачность системы, сократил время на диагностику ошибок на 60% и улучшил соответствие требованиям безопасности.

Как правильно оформлять сертификации и тренинги в резюме и LinkedIn

  1. Выделите отдельный раздел
    В резюме создайте отдельный раздел с заголовком "Сертификации", "Дополнительное образование" или "Профессиональное обучение". В LinkedIn используйте встроенный раздел "Licenses & Certifications".

  2. Указывайте полное название
    Записывайте полное официальное название сертификата или тренинга. Избегайте аббревиатур без расшифровки, особенно если они не общеизвестны.

  3. Добавляйте организацию-выдавателя
    Указывайте название учреждения или платформы, выдавшей сертификат (например, Coursera, Microsoft, PMI). В LinkedIn выберите официальную страницу организации, если она есть.

  4. Указывайте дату получения
    Обязательно включите месяц и год получения. Если сертификат имеет срок действия — добавьте дату истечения.

  5. Добавьте ссылку (если доступна)
    В LinkedIn можно вставить ссылку на цифровой сертификат. В резюме — короткую ссылку в скобках или QR-код, если релевантно.

  6. Упорядочивайте по актуальности
    Расположите записи в обратном хронологическом порядке или по релевантности к желаемой позиции.

  7. Избегайте незначимых курсов
    Включайте только те сертификации и тренинги, которые добавляют ценность вашей профессиональной репутации или релевантны текущей цели.

  8. Добавьте краткое описание при необходимости
    Для малоизвестных сертификатов можно указать 1–2 строки о содержании, особенно если это касается конкретных технологий, методологий или навыков.

  9. Актуализируйте регулярно
    Периодически пересматривайте раздел, удаляйте устаревшие или нерелевантные материалы, добавляйте новые достижения.

Использование обратной связи от работодателей для улучшения резюме и собеседования

  1. Анализ полученной обратной связи
    После собеседования или общения с работодателем тщательно проанализируйте, что именно было сказано. Разделите информацию на две части: положительные моменты и области для улучшения. Запишите основные замечания и попытайтесь выделить повторяющиеся темы, которые могут быть важными.

  2. Интеграция конструктивной критики в резюме
    Обратная связь может содержать советы по тому, как улучшить вашу презентацию, особенно если были замечания по формату или содержанию резюме. Например, если работодатель отметил, что вам не хватает определенных навыков, добавьте эти навыки в раздел "Навыки" или уточните, как ваш опыт работы соответствует требованиям вакансии.

  3. Корректировка навыков для собеседования
    Если во время собеседования вы получили указания на недостающие или неактуальные знания, включите эти навыки в процесс подготовки к следующим встречам. Прочитайте отзывы о конкретных областях, где вы были замечены слабыми, и работайте над ними через курсы или самостоятельное изучение.

  4. Использование положительных отзывов
    Положительные аспекты обратной связи помогут вам укрепить уверенность в своих силах. Используйте их для улучшения своей презентации на следующих собеседованиях. Например, если работодатель отметил вашу способность решать сложные задачи, подчеркивайте это в разговоре, подкрепляя примерами из опыта.

  5. Работа над поведением на собеседовании
    Важно прислушиваться к комментариям о вашем поведении во время собеседования, особенно если упоминаются такие моменты, как невербальная коммуникация или недостаток уверенности. Поработайте над этими аспектами: тренируйтесь в искусстве общения, будьте уверены в своих силах, практикуйте ответы на сложные вопросы.

  6. Конкретизация профессиональных достижений
    Если работодатель отметил, что ваши достижения не были представлены достаточно ясно, пересмотрите свое резюме и добавьте более точные показатели, которые демонстрируют ваш вклад. Подготовьте примеры из практики, которые можно будет использовать на собеседованиях.

  7. Заключение
    Каждый отзыв — это возможность для роста. Важно не только учитывать замечания, но и превращать их в конкретные шаги, которые помогут вам стать более подготовленным кандидатом в будущем.

План профессионального развития для специалиста по Apache Kafka

  1. Анализ текущих компетенций и постановка карьерных целей
    Оценить текущий уровень знаний и опыта в области работы с Apache Kafka: установка, настройка, разработка потоковых приложений, администрирование, мониторинг. Определить долгосрочные цели (например, стать архитектором потоковых систем, техническим лидом или DevOps-инженером с фокусом на Kafka). Уточнить краткосрочные цели: получение сертификации, участие в Open Source-проектах, освоение сопутствующих технологий.

  2. Изучение требований рынка труда
    Проанализировать вакансии на позицию Apache Kafka Engineer, Streaming Data Engineer, Data Platform Engineer. Зафиксировать часто встречающиеся требования: знание Java/Scala/Python, опыт с Kafka Streams, ksqlDB, Confluent Platform, Kubernetes, облачными решениями (AWS MSK, Azure Event Hubs, GCP Pub/Sub). Обратить внимание на требования к soft skills: коммуникация, работа в команде, agile-подходы.

  3. Создание дорожной карты развития навыков
    Разделить обучение на ключевые области:

    • Язык программирования: углубление знаний Java или Scala.

    • Инфраструктура Kafka: понимание брокеров, ZooKeeper/KRaft, Partitioning, Replication, ISR.

    • Разработка приложений: Kafka Streams, ksqlDB, Schema Registry, Avro/Protobuf.

    • DevOps и администрирование: мониторинг (Prometheus, Grafana), безопасность, CI/CD, логирование, настройка ACL.

    • Облачные технологии: работа с Kafka в облаке, знание Terraform, Helm, Docker.
      Построить график изучения — 3–6 месяцев на каждый блок с регулярным пересмотром.

  4. Получение практического опыта
    Реализовать pet-проекты с применением Kafka и потоковой обработки данных. Участвовать в Open Source-проектах на GitHub. Выполнять задачи на платформах типа HackerRank или DataCamp, если они содержат Kafka-модули. Рассматривать участие в хакатонах и внутренних проектах компании.

  5. Сертификация и признание компетенций
    Подготовиться и сдать сертификацию от Confluent (Confluent Certified Developer/Administrator for Apache Kafka). Задокументировать кейсы и решения в виде статей на Medium или в техническом блоге. Выступать на митапах, конференциях, внутренних обучениях.

  6. Нетворкинг и профессиональное сообщество
    Вступить в сообщества Apache Kafka (Slack-группы, Reddit, Confluent Community). Подписаться на блоги и подкасты (Kafka Summit, Streaming Audio). Обмениваться опытом с коллегами, искать наставников.

  7. Регулярный пересмотр плана
    Каждые 6 месяцев пересматривать прогресс и цели, адаптировать план под новые тренды и изменения на рынке труда (например, развитие Apache Flink, интеграция Kafka с AI-системами).

Раздел «Образование» и курсы в резюме специалиста по Apache Kafka

Раздел «Образование» должен чётко и лаконично представлять академический бэкграунд кандидата. Указываются только релевантные учебные заведения и специальности, соответствующие профилю работы.

  1. Структура блока «Образование»:

    • Название учебного заведения (полностью, без сокращений)

    • Город, страна

    • Период обучения (месяц и год начала — месяц и год окончания)

    • Степень (например, Бакалавр, Магистр)

    • Специальность (напр., «Информатика», «Прикладная математика», «Информационные технологии»)

    • (Необязательно) Ключевые дисциплины, если они релевантны Apache Kafka (например, распределённые системы, базы данных, обработка данных в реальном времени)

    Пример:

    yaml
    Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого  
Санкт-Петербург, Россия  
Сентябрь 2014 — Июнь 2018  
Бакалавр, Информационные технологии

  2. Раздел «Дополнительное образование / Курсы»:
    Отдельным блоком, размещённым после основного образования или в разделе «Дополнительное образование», перечисляются релевантные курсы. Особое внимание стоит уделить тем, которые напрямую связаны с Apache Kafka, big data, стримингом, архитектурой микросервисов и DevOps.

    Каждый курс должен включать:

    • Название курса

    • Название платформы или образовательной организации (Coursera, Udemy, Яндекс.Практикум, etc.)

    • Период прохождения (месяц и год)

    • (Необязательно) Ключевые навыки, приобретённые в рамках курса

    Пример:

    vbnet
    Apache Kafka for Beginners  
Udemy  
Октябрь 2023  
Основы работы с Kafka, продюсеры и консюмеры, брокеры, топики, сериализация данных  

Designing Event-Driven Architectures with Kafka  
Coursera (Confluent)  
Февраль 2024  
Построение масштабируемых систем с использованием Kafka, интеграция с микросервисами, обработка событий

    Указывать стоит только актуальные и завершённые курсы. Не включать устаревшие или нерелевантные темы.

Переход в профессию Apache Kafka Specialist

  1. Оценка текущих навыков и опыта

    • Проанализировать свой опыт: определить релевантные навыки (работа с распределёнными системами, очередями сообщений, Java/Scala, Linux, DevOps-практики).

    • Выявить пробелы в знаниях: архитектура Kafka, продвинутое администрирование, перформанс-тюнинг, безопасность.

  2. Изучение основ Apache Kafka

    • Пройти базовые онлайн-курсы (Udemy, Coursera, Confluent Academy).

    • Освоить ключевые концепции: брокеры, топики, продюсеры, консьюмеры, партиции, offset, consumer groups.

    • Разобраться в модели pub/sub и принципах работы распределённых логов.

  3. Практическая работа с Kafka

    • Установить Kafka локально или использовать Docker для экспериментов.

    • Реализовать простые продюсеров и консьюмеров на Java или Python.

    • Настроить Kafka Connect, изучить возможности интеграции с базами данных и другими источниками.

    • Практиковать создание и настройку Kafka Streams или ksqlDB.

  4. Погружение в администрирование и продвинутое использование

    • Изучить архитектуру кластера Kafka: ZooKeeper (или KRaft), ISR, репликация, отказоустойчивость.

    • Разобраться в мониторинге (Prometheus, Grafana, Confluent Control Center).

    • Освоить безопасность: TLS, ACL, Kerberos.

    • Изучить механизмы управления схемами (Schema Registry, Avro, Protobuf).

  5. Работа с боевыми кейсами и проектами

    • Участвовать в pet-проектах или open-source, где используется Kafka.

    • Выполнить архитектурное проектирование Kafka-инфраструктуры.

    • Провести нагрузочное тестирование и анализ узких мест.

  6. Подтверждение квалификации и поиск вакансий

    • Получить сертификат Confluent Certified Developer/Administrator.

    • Обновить резюме, подчеркнув Kafka-опыт и сопутствующие технологии (Kafka Streams, Connect, Schema Registry, DevOps-инструменты).

    • Найти вакансии по ключевым словам: Kafka Specialist, Kafka Engineer, Event Streaming Engineer.

    • Пройти собеседования, подготовив ответы по архитектуре, перформансу, практическим кейсам.

  7. Профессиональное развитие

    • Следить за новостями в Kafka-сообществе (Confluent Blog, Apache Kafka mailing list, GitHub).

    • Посещать митапы, конференции (Kafka Summit).

    • Поддерживать навыки смежных технологий: Kubernetes, Flink, Debezium, Pulsar.

Резюме для IT-индустрии: структура и содержание

Профессиональное резюме для работы в крупных IT-компаниях должно быть ориентировано на конкретную должность, лаконичным, технически грамотным и соответствовать ожиданиям рекрутеров и технических специалистов. Оно должно быть легко читаемым как человеком, так и системами автоматического отбора (ATS).

1. Структура резюме

1.1 Контактная информация
ФИО, номер телефона, email, ссылка на LinkedIn, GitHub, персональный сайт или портфолио (если есть).

1.2 Цель (опционально)
Краткое описание того, на какую позицию вы претендуете и какую ценность можете принести. Уместно для начинающих специалистов, меняющих профессию или при смене направления.

1.3 Краткое резюме (Summary)
2–4 строки, в которых отражены ключевые компетенции, опыт и достижения. Должно отвечать на вопрос «Почему именно вы?» для рекрутера, который тратит на просмотр резюме 10–15 секунд.

1.4 Ключевые навыки (Skills)
Выделенный блок со списком технических и софт-скиллов, релевантных вакансии. Упорядочите навыки по категориям: языки программирования, фреймворки, инструменты CI/CD, облачные платформы и т.д.

2. Опыт работы

2.1 Формат описания
Название компании — Должность — Даты (ММ/ГГ – ММ/ГГ)
Каждая запись должна включать:

  • Краткое описание компании (если не широко известна)

  • Основные обязанности (в формате маркеров)

  • Конкретные достижения (желательно количественно измеримые: % роста, снижение времени, улучшение метрик)

2.2 Формат достижений
Используйте формат "Сделал X, используя Y, чтобы достичь Z". Например:
Ускорил сборку проекта на 35% за счёт внедрения параллельной компиляции с использованием CMake и Ninja.

3. Образование

Название учебного заведения — Специальность — Годы обучения
Укажите диплом с отличием, если он есть. Для начинающих специалистов раздел можно поместить выше опыта работы.

4. Проекты (Projects)
Особенно важно для junior и middle-уровня. Укажите:

  • Название проекта

  • Краткое описание

  • Технологии

  • Ваша роль и конкретный вклад

Добавьте ссылки на репозитории, если они публичны.

5. Сертификаты и курсы (опционально)
Указывайте только релевантные и уважаемые в индустрии (Coursera, edX, AWS, Google, Microsoft и пр.).

6. Публикации, конференции, хакатоны (опционально)
Актуально для R&D, инженеров уровня Senior+ или Data Science специалистов.

7. Общие рекомендации

  • Длина: 1 страница для junior/middle, до 2 страниц для senior/lead

  • Формат: PDF

  • Шрифт: читаемый, не менее 10 pt

  • Язык: английский — стандарт в международных IT-компаниях, даже если позиция в локальном офисе

  • Без орфографических и грамматических ошибок

  • Используйте активный залог и конкретные глаголы действия (developed, implemented, optimized)

Личный бренд специалиста по Apache Kafka

Личный бренд специалиста по Apache Kafka должен строиться на трех ключевых принципах: демонстрация экспертности, постоянное присутствие в профессиональной среде и стратегическое позиционирование. Для формирования убедительного образа необходимо последовательно развивать цифровое портфолио, продвигать свой голос в сообществе и привязывать свои достижения к реальным бизнес-кейсам.

  1. Определение экспертного фокуса
    Важно чётко позиционировать себя в рамках Kafka: архитектура потоков данных, DevOps-практики, оптимизация производительности, безопасность, real-time analytics и т. д. Узкая специализация делает бренд более запоминающимся. Пример: Тим Берглунд, директор по разработке в Confluent, сфокусирован на обучении Kafka и создал вокруг этого личный бренд, основанный на видеоуроках, выступлениях и блогах.

  2. Продукт контент-маркетинга
    Публикации на Medium, Dev.to, Habr и LinkedIn: кейсы внедрения Kafka в реальных проектах, сравнение с другими брокерами сообщений, best practices и антипаттерны. Регулярные посты формируют авторитет. Пример: Рик Спир, инженер в Shopify, написал серию технических статей о том, как Kafka обрабатывает миллиарды сообщений в их архитектуре. Это повысило его узнаваемость и привело к приглашениям на конференции.

  3. Open Source и GitHub-активность
    Ведение собственных репозиториев с Kafka-инструментами, примерами архитектур, утилитами мониторинга. Активность в pull requests и обсуждениях проектов вроде Kafka Streams, ksqlDB, Kafka Connect. Пример: Деван Ганди создал Kafka Tooling CLI, его проект набрал популярность, и он получил приглашение выступать на Kafka Summit.

  4. Выступления и подкасты
    Участие в митапах, вебинарах и профильных подкастах. Даже локальные мероприятия усиливают доверие. Разработка собственной презентации на тему «Kafka в продакшене: от инцидентов к автоматизации» или «Kafka + Kubernetes: архитектура и антипаттерны» помогает закрепить образ эксперта.

  5. Участие в сообществе
    Ответы на Stack Overflow, Reddit и Slack-каналах (например, Confluent Community). Поддержка новичков, публичные разборы вопросов по Kafka. Уважение и благодарность в сообществе превращаются в органические рекомендации и упоминания.

  6. Бренд через обучение
    Создание обучающих курсов, YouTube-серий, гайдлайнов. Пример: Стефан Мауз, независимый консультант, собрал вокруг себя сообщество через курс «Kafka для разработчиков» и регулярные обзоры обновлений Apache Kafka.

  7. Консистентность визуального и смыслового образа
    Единый стиль на всех платформах — от LinkedIn до GitHub. Повторяющийся слоган, например: «Streaming, просто и надёжно» или «С Kafka — как с оркестром: хаос превращается в музыку». Визуальные схемы, логотип, шаблоны презентаций.

  8. Связь с бизнес-результатом
    Ключ к убедительности бренда — конкретные результаты: “Kafka позволила сократить задержки в платежной системе на 45%”, “Реализована система мониторинга Kafka, снизившая MTTR на 60%”. Цифры и ценность для бизнеса усиливают доверие.

Убедительный бренд строится не на саморекламе, а на системной демонстрации ценности через действия, знания и влияние. Постоянное присутствие в цифровом пространстве и ориентация на сообщество превращают имя в символ надёжности в области стриминговой архитектуры.

Карьерные ориентиры и развитие через 3 года

Через 3 года я вижу себя в роли старшего специалиста или архитектора по Apache Kafka, где я смогу углубленно работать с более сложными проектами и системами, оптимизируя процессы и устраняя узкие места в распределённых архитектурах. Я планирую развивать свои технические навыки в контексте интеграции Apache Kafka с другими технологиями, такими как Apache Flink, Apache Spark и Kubernetes. Мой опыт в решении задач по масштабированию, мониторингу и обеспечению отказоустойчивости в реальных продуктивных средах позволит мне внести значительный вклад в стратегию архитектуры данных компании.

Помимо этого, я стремлюсь стать наставником для менее опытных коллег, обучать их лучшим практикам и помогать внедрять эффективные решения для бизнеса. К этому моменту я надеюсь иметь опыт работы с крупными распределёнными системами, настраивать их для обработки больших объемов данных в реальном времени, а также быть активным участником внутри команды по улучшению рабочих процессов, автоматизации и оптимизации взаимодействия между микросервисами.

Кроме того, я планирую активно участвовать в профессиональных сообществах и конференциях, чтобы обмениваться опытом и отслеживать последние тренды в области обработки данных, что поможет мне оставаться в курсе новейших технологий и практик.

Эксперт по Apache Kafka: создание устойчивых решений для обработки больших данных

Профессионал в области Apache Kafka, специализирующийся на проектировании и внедрении высокопроизводительных и масштабируемых систем обработки данных в реальном времени. Имею глубокие знания в архитектуре потоковых решений, обеспечении надежности и отказоустойчивости Kafka-кластеров, а также оптимизации процессов обработки данных на всех этапах жизненного цикла. Работаю с крупными распределенными системами, интегрируя их с другими технологиями в экосистеме big data. Моя цель — создавать эффективные и высоконагруженные решения, которые обеспечивают стабильную работу бизнеса в условиях больших объемов данных и требований к низким задержкам.

Типы собеседований для Специалиста по Apache Kafka и подготовка к ним

  1. Техническое собеседование по Apache Kafka
    Проверяется знание архитектуры Kafka, принципов работы брокеров, продюсеров и консюмеров, работы с темами и партициями, механизмов репликации и устойчивости, а также настройки и оптимизации. Вопросы могут касаться сценариев использования, конфигурации, производительности, мониторинга и устранения неполадок.
    Подготовка: изучить документацию Kafka, практиковаться с реальными кейсами, повторить основные команды CLI, понять принципы настройки и администрирования кластера.

  2. Общее техническое собеседование (Data Engineering / DevOps)
    Проверка знаний сопутствующих технологий: Zookeeper (если используется), системы очередей, потоковой обработки данных (например, Kafka Streams, KSQL), интеграция с базами данных, опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP). Вопросы по Linux, сетевым протоколам, безопасности и масштабированию.
    Подготовка: освежить знания сопутствующих технологий, практиковаться в написании потоковых приложений, разбираться в инфраструктурных вопросах и принципах DevOps.

  3. Кейс-интервью / решение практических задач
    В некоторых компаниях дают задачи по проектированию архитектуры систем с использованием Kafka, решению проблем производительности, построению надежных потоков данных и масштабируемости. Может быть тест на написание кода или конфигурационных файлов.
    Подготовка: отработать проектирование распределенных систем, практиковаться в написании скриптов и конфигураций, решать задачи на оптимизацию и устранение ошибок.

  4. Поведенческое собеседование
    Оцениваются коммуникационные навыки, опыт работы в команде, умение решать конфликты и адаптироваться. Важно уметь объяснять сложные технические концепции, демонстрировать ответственность и инициативность.
    Подготовка: подготовить истории из опыта работы, описывая сложные проекты и как вы решали возникавшие проблемы.

  5. Техническое тестовое задание
    Часто высылается заранее или дается на месте. Может включать настройку Kafka-кластера, написание продюсера/консюмера, настройку репликации, обработку ошибок.
    Подготовка: практиковаться в выполнении типовых задач, создавать небольшие проекты с Kafka, разбирать примеры из open source.

Резюме Специалиста по Apache Kafka

Имя: Иван Иванов
Телефон: +7 (XXX) XXX-XX-XX
Email: [email protected]
LinkedIn: linkedin.com/in/ivan-ivanov
GitHub: github.com/ivan-ivanov

Цель:
Ищу позицию Специалиста по Apache Kafka, чтобы применить мои глубокие знания в области распределённых систем, потоковой обработки данных и интеграции сложных решений в высоконагруженные инфраструктуры. Стремлюсь к росту и развитию в сфере технологий обработки данных.

Профессиональный опыт:

Специалист по Apache Kafka
АО "ТехноСистемы" — Москва
Сентябрь 2021 — настоящее время

  • Разработка и внедрение высоконагруженных решений на базе Apache Kafka для обработки потоковых данных.

  • Создание и поддержка Kafka Connect для интеграции с различными системами, такими как PostgreSQL, MongoDB, и AWS S3.

  • Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости Kafka кластеров, включая настройку репликации и распределения нагрузки.

  • Оптимизация производительности потоковых приложений с использованием Kafka Streams и KSQL.

  • Проведение миграции на новые версии Apache Kafka с минимизацией простоя и рисков.

  • Настройка мониторинга и алертинга для Kafka кластера с использованием Prometheus и Grafana.

  • Разработка и внедрение стратегий для обработки ошибок и гарантированной доставки сообщений.

Инженер по данным (Kafka)
ООО "Диджитал Платформа" — Санкт-Петербург
Май 2019 — Август 2021

  • Проектирование и внедрение потоковых систем на базе Apache Kafka для обработки и хранения данных в реальном времени.

  • Составление архитектуры для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости.

  • Поддержка и улучшение производительности существующих Kafka кластеров.

  • Реализация логики потоковых приложений с использованием Kafka Streams и интеграция с Spark и Flink.

  • Проведение тренингов и воркшопов по использованию Kafka для команды разработки.

Образование:

Магистр компьютерных наук
Московский Государственный Университет — Москва
Сентябрь 2014 — Июнь 2019

Навыки:

  • Apache Kafka: настройка кластеров, потоковая обработка, мониторинг, оптимизация.

  • Kafka Streams, KSQL, Kafka Connect: разработка потоковых приложений и интеграции.

  • Инструменты мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK stack.

  • Разработка на Java, Scala: создание приложений для работы с Kafka.

  • Платформы обработки данных: Apache Flink, Apache Spark.

  • Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes.

  • CI/CD: Jenkins, GitLab CI.

Сертификаты:

  • Cloudera Certified Associate (CCA) - Kafka
    2022

  • Confluent Certified Developer for Apache Kafka
    2021

Языки:

  • Русский — родной

  • Английский — технический, B2