Սարգիս
Ներսեսյան

• Կառուցեցի կանխատեսելի մատակարարման գործընթաց բեքենդ ուղղության համար (19 մարդ)․ սպրինտի պարտավորությունների կատարումը (say/do) 55 %-ից հասավ 87 %-ի, lead time-ը կրճատվեց 57 %-ով՝ flow մետրիկաների և WIP-սահմանաչափերի շնորհիվ։
• Ղեկավարեցի Fledge բրենդով ԱՄՆ շուկա դուրս գալու բեքենդային մասը․ առանձին պրոդակշն միջավայր, ԱՊՀ-ի և գլոբալ օգտատերերի բաժանում․ հավելվածը հրապարակված է Google Play-ում։
• Բեքենդը տեղափոխեցի ամենօրյա թողարկումների՝ անհաջող թողարկումների մասնաբաժինը նվազեցնելով 73 %-ով, իսկ վերականգնման ժամանակը (MTTR)՝ 89 %-ով։
• Ղեկավարեցի 12 ծառայության դուրսբերումը մոնոլիթից միկրոծառայությունների (Python, Go)՝ առանց պարապուրդի։
• Մշակման գործընթացում ներդրեցի AI գործիքներ (կոդի ռևյու, ավտոթեստեր)՝ MR-ների ռևյուի ժամանակը կրճատելով 70 %-ով և թերությունների 35 %-ը հայտնաբերելով մինչև ձեռքով թեստավորումը։
• Ղեկավարեցի հիմնական թողարկումների բեքենդային մասը․ մոնետիզացիա (գնումներ, պրոմոկոդեր, SBP), գովազդային կաբինետ և AI գործառույթներ (առաջարկություններ, ֆիլտրեր, հաղորդագրությունների թարգմանություն)։

Ստեկ․ Python/Django, Celery, Go, CockroachDB, NATS, ClickHouse, GitLab CI, Yandex Cloud։

• Ղեկավարեցի 132 համակարգում 18 հնացած տեխնոլոգիաներից հրաժարվելու ծրագիրը․ տարեկան պլանը կատարվեց 6 ամսում, ենթակառուցվածքի վարձակալության ծախսերը կրճատվեցին 49,7 %-ով (~143 մլն ռուբլի)։
• Ղեկավարեցի AI գործակալների վրա հիմնված մշակման ներքին հարթակի գործարկումը (Սբերի AI-Disrupt PDLC մեթոդաբանություն)՝ ավտոմատացնելով թիմերի առօրյա աշխատանքի մի մասը։
• Փորձնական թիմերում ներդրեցի Specification-Driven Development՝ time to market-ը 105 օրից կրճատելով 45 օրի։
• 60+ կանոնակարգ միավորեցի ոչ ֆունկցիոնալ պահանջների միասնական ռեեստրում՝ որպես կոդ․ 170 պահանջ, 132 համակարգից մոտ 119-ի ծածկույթ։ Ավտոմատացրի վերահսկումը․ շեղումների 90 %-ը հայտնաբերվում է առանց մարդու մասնակցության, ուղղման առաջադրանքներն ինքնաբերաբար հասնում են թիմերին։
• Կես տարում 54 %-ով կրճատեցի միջադեպերը Megamarket-ի կրիտիկական ծառայություններում՝ վերացնելով հնացած տեխնոլոգիաների ոչ նպատակային օգտագործումը։

• Կառավարեցի 30+ լրամշակումների պորտֆել՝ 95+ մլն ռուբլի ընդհանուր բյուջեով․ 12,5 % խնայողություն և ժամկետների 10 %-ից պակաս շեղում։
• 25 հոգանոց թիմի համար ներդրեցի OKR, KPI և performance review․ ներգրավվածությունն աճեց 25 %-ով, կադրերի հոսունությունը նվազեց 20 %-ով։
• Օպտիմալացրի պլանավորումն ու մշակման գործընթացները․ թիմի velocity-ն աճեց 20 %-ով, հիմնական առաջադրանքները թողարկման են հասնում 15 %-ով ավելի արագ։
• Բարձրացրի կոդի որակը և պրոդուկտի կայունությունը՝ ներդնելով code review, unit և ինտեգրացիոն թեստավորում և ճարտարապետության պարբերական աուդիտ։
• Կանխեցի 17,8 մլն ռուբլու պոտենցիալ կորուստներ 10+ նախագծերում՝ ռիսկերի նախաձեռնողական կառավարման շնորհիվ։

• Իրականացրի 2 NLP/ML նախագիծ խոշոր հաճախորդների համար (MTS, բանկ)․ դիմումների մինչև 80 %-ը մշակվում է ավտոմատ, MTS-ում CSAT-ն աճեց 25 %-ով։
• Աութսորսինգային մոդելում 14 նախագծից 13-ը հանձնեցի ժամանակին և բյուջեի սահմաններում։
• Անցկացրի 50+ CustDev հարցազրույց պահանջների հավաքման և ձևակերպման համար՝ լրամշակումները կրճատելով 35 %-ով։
• Ղեկավարեցի CRM-ի ինտեգրացիան 8+ արտաքին ծառայությունների հետ (API, վճարային համակարգեր)՝ նոր ծառայության միացումը 2 շաբաթից կրճատելով 3 օրի։
• Կառավարեցի SAP PP/MM-ի ներդրումը IIoT ինտեգրմամբ՝ սարքավորումների պարապուրդը կրճատելով 12 %-ով։