Алексей Соснин НейроРезюме

Алексей Соснин — fullstack-разработчик с 18-летним опытом в коммерческой разработке, работавший, в том числе, в команде Кинопоиска (Яндекс). Его профессиональный фокус — практическая разработка: он ищет возможность сосредоточиться на написании кода и решении инженерных задач, оставив менеджмент в стороне. Имеет глубокий опыт в frontend- и backend-разработке, включая React, TypeScript, Node.js, Nest.js, GraphQL и Serverless-архитектуры. Работал над сложными системами статистики, визуализации данных, 3D-рендерингом и интеграцией нестандартных API, таких как SIP-телефония через реалтайм аудио-ресемплер. Участвовал в создании PWA для e-commerce, обеспечивших работу магазина в офлайне, и внедрял микрофронтенды в высоконагруженные проекты, улучшая процессы разработки. В финтех-проекте отвечал за надёжность модуля транзакций, реализовав TDD с 100% покрытием тестами и настроив e2e-тесты для проверки критических сценариев. Также занимается автоматизацией процессов через CLI-инструменты и исследует применение ИИ в разработке, в том числе в рамках концепции AIX.

Портфолио

Навыки и технологии: веб-разработка, UX-дизайн, Next.js, React, FFmpeg, CSS, Motion, Tailwind CSS, Google Lighthouse.

Проекты и достижения: Кандидат разработал высококонверсионные лендинги для различных ниш, включая премиум-сервис восстановления документов и модульные дома. В первом проекте внедрена стратегия "Горячего резерва", что позволило обеспечить отказоустойчивость и увеличить конверсию на 28%. Во втором проекте создан MVP-лендинг с автоматизированным видео-продакшном, который стабильно демонстрирует 100/100 в Google Lighthouse, что значительно снижает стоимость привлечения трафика.

Достижения и признание: Кандидат добился роста качественных лидов на 40% в первом месяце работы над лендингом для астраханской мануфактуры, а также увеличил повторные заказы на 25% благодаря улучшенному сервису. Проекты продемонстрировали высокую степень визуального доверия и технологичности, что способствовало успешному позиционированию брендов в премиальном сегменте.

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

english version