Михаил Колесниченко НейроРезюме

Михаил Колесниченко — Senior Fullstack-разработчик и архитектор интерфейсов с более чем 8-летним опытом, специализирующийся на высоконагруженных проектах, где важны производительность и UX. Он создал дашборды для более чем 10 000 пользователей в реальном времени, используя React, TypeScript и WebSockets, обеспечивая мгновенное обновление данных даже при пиковых нагрузках. Михаил также занимается мобильной разработкой, создавая нативные и кроссплатформенные приложения под Android и iOS, и владеет Three.js и WebGL для разработки интерактивных 3D-сцен. Его основной стек включает React, TypeScript, Node.js, Python, PHP, SQL и NoSQL, а также инструменты Git, CI/CD, Docker и Sentry. Михаил готов к долгосрочному сотрудничеству и проектам под ключ, предлагая масштабируемую архитектуру, чистый код с тестами и оптимизацию производительности.

Портфолио

Навыки и технологии: Node.js, React, TypeScript, Next.js, Python, WebSockets, AI, автоматизация процессов, интеграция с CRM, UX-дизайн.

Проекты и достижения: Кандидат разработал платформу мониторинга IoT-устройств, обеспечив пользователей полным обзором состояния оборудования и сокращение простоев. В SaaS-проекте была создана панель управления подписками, что привело к увеличению выручки и снижению запросов в поддержку. Интеллектуальный ассистент поддержки автоматизировал ответы на типовые вопросы, что повысило удовлетворённость клиентов. В AI-платформе для обработки заявок была реализована система, значительно сократившая время сортировки и снизившая ручную нагрузку. Кандидат также спроектировал продуктовый сайт для LiveAvatar, который стал эффективным инструментом для B2B-продаж и презентации возможностей сервиса.

Достижения и признание: В результате работы над проектами, кандидат достиг значительного сокращения времени обработки заявок, повышения прозрачности процессов и улучшения пользовательского опыта. Реализованные решения позволили командам быстрее реагировать на изменения и повысить общую эффективность работы.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version