イリヤ・スネシコフ

全社アプリケーションセキュリティ基盤

ロシア最大級の通信グループ MTS の技術部門。法人顧客およびグループ自身のエンジニアリング組織に向けて、パブリッククラウド、データ、AI、開発者向けプラットフォームを提供しています。

コードとワークロードが存在する場所からセキュリティ情報を集める社内 DevSecOps 基盤です。GitLab CI 上のスキャナ、Kubernetes クラスタでのイメージスキャン、クラウドのインベントリを収集し、そこから下流のすべて（CI の品質ゲート、自動修正のマージリクエスト、セキュリティチームのバックオフィスと分析）を動かしています。

• アーキテクチャ、バックエンド、データモデル、自動修正、セキュリティチーム向けおよび開発者向けの画面まで、基盤全体を担当。
• 規模：数十の開発チームとクラスタにまたがる数千のリポジトリ。分析対象はコンテナイメージとリリースが数万規模、依存関係インベントリは数十万コンポーネント規模です。
• 公開された脆弱性のナレッジベースに悪用の兆候（CISA KEV、公開エクスプロイト、EPSS）を重ねて優先度付けを構築。スキャナが出す量からではなく、実際に悪用されているものからトリアージを始められるようにしました。
• 脆弱性の影響範囲分析を構築。新しい脆弱性が公表されると、影響を受けるプロジェクトが自動的に浮かび上がり、追跡可能な作業としてセキュリティチームに届きます。開発チームからの入力を待つ必要はありません。
• SCA/SBOM、SAST、シークレット、IaC と複数種類のスキャンを CI に統合。オープンソースのツールに自社の拡張と独自スキャナを組み合わせています。
• スキャナの検知結果に対する自動の第二意見として LLM を導入し、誤検知とチームの手作業によるトリアージ負荷を大きく削減。
• 技術面を主導。アーキテクチャと実装の判断は、経営層と合意した方針の範囲内で自身が担っています。

Python · FastAPI · PostgreSQL · Kubernetes · Docker · GitLab CI/CD · Semgrep · Trivy · Syft · gitleaks · TypeScript

全行アプリケーションセキュリティ基盤

ライファイゼン銀行インターナショナルのロシア子会社。規制の厳しい環境下でのリテールおよび法人向け銀行業務。

基盤をゼロから立ち上げる取り組みを主導しました。監査とコンプライアンスの要件が厳しい、Java 中心の大規模な開発組織において、セキュリティのスキャン・トリアージ・レポーティングを SDLC 全体に組み込みました。

• 各チームにパイプラインの標準化を先に求めるのではなく、すでに使われている配信フローに合わせてセキュリティチェックを組み込みました。
• 基盤の非同期 Python マイクロサービスを開発・保守し、React/TypeScript のフロントエンドにも貢献。
• 検知結果のトリアージとレポーティングを自動化し、スキャナの生の出力ではなく、着手できる形の作業として担当チームに届くようにしました。
• Kubernetes、GitLab パイプライン、Grafana のダッシュボード、エラートレースまで、CI/CD と可観測性を一貫して担当。

Python · FastAPI · Litestar · asyncpg · PostgreSQL · Kubernetes · GitLab CI/CD · React · Grafana

販売事業者のオンライン注文を届け先まで運ぶラストマイル配送事業者。

社内の各開発チームで使われるバックエンドのマイクロサービスと共通ライブラリの開発。

• FastAPI によるマイクロサービスと、他のバックエンドチームにも採用された再利用可能な社内ライブラリを開発。
• 既存サービスのリファクタリングと性能改善を主導。

Python · FastAPI · PostgreSQL · Docker

モバイルアプリ・ウェブサイトのバックエンド API

マクドナルド・ロシアのモバイルアプリとウェブサイトのバックエンド。ADV 社を通じた受託開発。利用者約1,500万人、国内でも有数のトラフィックを持つコンシューマ向け製品です。

モバイルアプリとウェブサイトを支える高負荷 API。サービスメッシュの下に置いた gRPC マイクロサービス、状態変更のためのイベントソーシング、そして決済連携までのプロダクト機能を担当しました。毎秒1万リクエスト前後のピークは、ハードウェアを増やすのではなく最適化で吸収しています。

• 決済連携をはじめとするプロダクト機能を、設計から公開まで一貫して担当。
• ピークを受けるサービスを最適化し、インフラを増強せず既存のクラスタのまま負荷をさばけるようにしました。
• サービスメッシュとイベントソーシングをアーキテクチャに導入し、サービス間の信頼性と状態変更の追跡性を改善。
• gRPC のマイクロサービスと、基盤全体で使われる社内の結合テストフレームワークを構築。

Python · gRPC · PostgreSQL · Redis · RabbitMQ · Docker · Kubernetes

暗号資産を担保に借り入れができるクレジットプラットフォーム。セキュリティ要求の高い金融サービスです。

プラットフォームの各サービスの前段となる API ゲートウェイと、担保評価のために複数の取引所から暗号資産の気配値を集約するリアルタイム収集基盤。

• バックエンドへのアクセスを統一するゲートウェイと、担保評価にほぼリアルタイムの価格を供給する気配値コレクタの両方を構築。
• プラットフォームの中核となる Django サービスの保守。

Python · FastAPI · Celery · Django · PostgreSQL · Redis

海外のクライアント向けに、バックエンドの開発を一貫して単独で担当。分散パースと結果のリアルタイム配信を備えた航空券メタ検索サービスや、どのコミットが不具合を生みやすいかを予測してテスト実行の優先度を決める SaaS などを手がけました。

Python · Flask · socket.io · Celery · PyTorch · scikit-learn · PostgreSQL

筋

iPadOS・iOS・macOS 向けの日本語学習アプリ。40 以上のモジュールにわたり、strict concurrency を有効にしたネイティブ Swift 6 で実装。ローカルの SQLite を第一とするオフラインファースト設計で、アウトボックスキューを介して Supabase と同期します。FSRS-5 による間隔反復、KanjiVG に対して動的時間伸縮で採点する手書き判定、端末内およびクラウドの AI、そして先生と生徒のやり取りを一通り備えています。

Swift 6 · SwiftUI · GRDB/SQLite · Supabase · PencilKit · Metal

合格

日本の運転免許学科試験のためのオフライン練習アプリ、iOS と Android 向け。774問の ○/× 形式で、すべての設問が警察庁の教則からの逐語引用を伴い、その原文に対して機械的に照合されています。公式の標識画像 208点、12 言語対応、アカウントなし・通信なし・データ収集なし。

Flutter · Dart · Kotlin/Android · Python

スペシャリスト学位 — 5年制課程、修士相当 — 情報・コンピュータシステムセキュリティ

2016〜2018年、ティーチングアシスタント。CTF の競技参加者 — エクスプロイト、リバースエンジニアリング。