Почему я, а не другой AI-консультант?
/ Коротко
Большинство AI-консультантов разбираются в AI. Я разбираюсь в системах. Разница в том, что AI — это только 20% от того, что делает AI-продукт рабочим в production. Остальные 80% — архитектура, платформенная инженерия, observability, деплой и организационный дизайн. Я делаю всё это.
Домены, в которых я работаю
AI Systems Engineering
Production-агентные архитектуры, RAG-пайплайны, оптимизация LLM, evaluation-фреймворки, инженерия стоимости. Не прототипы — системы, которые выживают с реальными пользователями и реальными данными.
Архитектура и дизайн ПО
Декомпозиция систем, дизайн API, доменное моделирование, type-driven development, архитектура обработки ошибок. Мыслю границами, контрактами и моделями отказов.
Platform Engineering и DevOps
CI/CD, infrastructure as code, оркестрация контейнеров, стеки observability, стратегии деплоя. Строю фундамент, на котором стоит ваша AI-система.
Моделирование бизнес-процессов и DevEx
Проектирование организационных процессов, оптимизация developer experience, моделирование delivery flow. Я понимаю, почему команды застревают — не только код, но и человеческие системы вокруг него.
Техническое лидерство и менторство
Фреймворки для архитектурных решений, прокачка команды, стратегия найма, инженерная культура. Передаю capability, а не создаю зависимость.
Почему эта комбинация важна
Когда ваш AI-агент падает в production, это редко проблема AI. Это может быть проблема деплоя, data pipeline, observability, или организационная проблема, замаскированная под техническую. Большинство консультантов видят один слой. Я вижу весь стек — от бизнес-модели до Kubernetes pod.
Трек-рекорд
- Staff Engineer в Octa — строю production AI-системы в масштабе
- Проектировал мульти-агентные системы для fintech, страхования и корпоративного онбординга
- Снижал стоимость токенов в 7-12 раз в нескольких клиентских проектах
- Сократил время онбординга с 3 месяцев до 1 месяца с RAG-платформой
- Построил пайплайны обработки документов, заменив 2-3 дня ручной работы на 10-минутную автоматизацию
- Отправлял PoC, которые работали в production месяцами без вмешательств
Инженерная философия
- Сначала системное мышление. Код — следствие решений.
- Augmented Intelligence, не Artificial. Люди управляют, машины исполняют.
- Делать невалидные состояния невозможными. Инварианты — в типах, а не в рантайм-проверках.
- Инженерия меняет реальный мир. Если не доставлено и не выжило при контакте с пользователями — это не инженерия.
- Простота — не отсутствие сложности. Это результат трудного размышления о том, что действительно важно.
Хотите работать вместе? Форматы консультаций →