---
id: TASK-6
title: >-
  Reorder Skills section by relevance and inject ATS keywords into Summary and
  top experience
status: Done
assignee: []
created_date: '2026-09-08 16:58'
updated_date: '2026-09-08 17:35'
labels: []
dependencies: []
ordinal: 6000
---

## Description

<!-- SECTION:DESCRIPTION:BEGIN -->
Перестроить Skills-секцию по релевантности под target roles (Ruby/Go/Postgres/Kafka first) и добавить ATS-ключевые слова в Summary и первые 2-3 булета опыта.

---

**Рекомендации эксперта:**

**Текущая проблема (Section 8):** Skills секция плотная и трудносканируемая.

**Рекомендованная структура:**
- Languages: Ruby, Go, SQL, JavaScript, PHP, Kotlin, Java
- Frameworks & Tools: Ruby on Rails, Sidekiq, RSpec, GraphQL, Symfony, Sinatra/Hanami
- Data & Messaging: PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Kafka, RabbitMQ, MySQL
- APIs & Architecture: REST, RPC, WebSockets, event-driven, microservices, DDD
- Reliability & Infra: Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, OpenTelemetry, Jaeger, Prometheus, Grafana
- AI/LLM: RAG, embeddings & vector search, agentic workflows, LLM tool use
- Billing/Payments: QIWI, PayPal, PerfectMoney, LaaS credit domain

**Убрать или де-акцентировать** (если места мало): Keycloak, UML, C4.

**ATS-ключевые слова (Section 5):**

Уже есть: Ruby, Rails, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, distributed systems.

Добавить/усилить:
- Базовые: "high-load", "distributed systems", "event-driven", "microservices", "observability", "CI/CD", "performance optimization", "SQL optimization", "data pipelines"
- AI: "RAG", "vector embeddings / vector search", "LLM tool use / function calling", "agentic workflows", "prompt engineering" (только если реально есть)
- Nice-to-have: "Sidekiq / background jobs", "GraphQL", "gRPC" (если есть), "Terraform / IaC" (если есть), "AWS / GCP / Azure" (даже минимальный опыт), "OpenTelemetry", "Prometheus", "Grafana"

Самые сильные keywords — в Summary и первые 2-3 булета опыта (Dixy, Raiffeisen, Samokat).
<!-- SECTION:DESCRIPTION:END -->

## Implementation Plan

<!-- SECTION:PLAN:BEGIN -->
Пошаговый план:

1. Перегруппировать Skills-секцию по рекомендованной структуре (см. Description).
2. Убрать Keycloak, UML, C4, если места мало — или перенести в конец.
3. Добавить 2-3 ключевых keywords в Summary ("high-load", "distributed systems", "event-driven").
4. Усилить keywords в первых булетах Dixy (CI/CD, performance, data pipelines).
5. Вписать AI keywords в секцию Skills и в Projects (RAG, vector search, agentic workflows).
6. Пересобрать PDF, проверить 2 страницы.
<!-- SECTION:PLAN:END -->

## Implementation Notes

<!-- SECTION:NOTES:BEGIN -->
Порядок Skills: Ruby/Go/Postgres/Kafka – на первом месте для target roles. Billing/Payments — специфично, должно быть ниже. AI/LLM — последняя строка, не выпячивать (differentiator, не второй стек).

Keywords вставлять органично, а не списком — вплетать в предложения Summary и bullet'ов.

User input used:
- gRPC added (Soft Telematics)
- AWS added (Source Lab: EC2, S3)
- LangChain + prompt engineering added (Raiffeisen voice bot with LangChain)
- QIWI: not added (Western market irrelevant)
- Puppet/Ansible: not added (user decided skip)
- C4, UML: removed from Architecture
- New Raiffeisen bullet: AI voice bot with LangChain for customer calls

ATS keywords now in Summary: event-driven, microservices, observability, CI/CD, SQL optimization, data pipeline, LangChain, prompt engineering

Skills restructured: 7 categories, target-relevant order, IaC/config management skipped
<!-- SECTION:NOTES:END -->

## Final Summary

<!-- SECTION:FINAL_SUMMARY:BEGIN -->
Restructured Skills section (7 categories, target-relevant order: Languages → Frameworks & Tools → Data & Messaging → APIs & Architecture → Reliability & Infra → AI/LLM → Billing/Payments). Added gRPC, AWS, prompt engineering, LangChain. Removed C4, UML. Updated Summary with ATS keywords (event-driven, microservices, observability, CI/CD, SQL optimization, data pipeline). Added Raiffeisen voice bot bullet with LangChain. PDF built (2-page fit verified).
<!-- SECTION:FINAL_SUMMARY:END -->