Александр Шефер

Открыт для проектов

Обсудить проект

Открыт для проектов

Направление

Быстрый контакт

Обо мне

Проектирую и внедряю автономные AI-системы: агентов, которые выполняют работу, и процессы, которые перестают зависеть от ручного переноса данных.

Большинство запросов на «сделайте нам AI» на самом деле про конкретный процесс, который отнимает время и ломается на людях. Поэтому работа начинается не с выбора модели, а с разбора того, как процесс устроен сейчас и какая ошибка в нём стоит дороже всего.

Модель — только один компонент. Надёжность определяют схема данных, детерминированные проверки поверх вывода модели, границы автономии, обработка отказов внешних сервисов и наблюдаемость. Именно на это уходит основная часть работы в проектах, которые доживают до эксплуатации.

Я одинаково подробно обсуждаю окупаемость с владельцем бизнеса и архитектуру retrieval с техническим руководителем. В обоих разговорах речь об одном и том же: что система делает сама, где останавливается и как мы поймём, что она работает правильно.

demoДемонстрационный контент. Кейсы, клиенты и метрики — нейтральные примеры, а не реальные проекты.

Принципы

Три правила, от которых я не отступаю

  1. 01

    Сначала бизнес-задача

    Если задача решается правилом в коде или изменением регламента — скажу об этом прямо, даже когда это уменьшает проект.

  2. 02

    Измеримость и наблюдаемость

    Критерий качества формулируется до разработки. Каждый шаг трассируется, изменения проходят через регрессионный набор.

  3. 03

    Человек в контуре

    Деньги, права доступа и письма от лица компании требуют подтверждения человека. Не настройка, а архитектурное ограничение.

Компетенции

Чем я работаю

Агентные системы

  • Multi-agent orchestration
  • Tool use и allowlist инструментов
  • Supervisor и границы автономии
  • Human-in-the-loop сценарии
  • Обработка prompt injection

Retrieval и данные

  • Гибридный поиск (векторы + BM25)
  • Стратегии чанкинга и переранжирование
  • Метаданные, версии и права доступа
  • Разбор PDF, DOCX и сканов
  • pgvector, Qdrant

Надёжность

  • Evals и регрессионные наборы
  • Guardrails и детерминированные сверки
  • Лимиты по времени, токенам и стоимости
  • Трейсинг и метрики качества
  • Деградация при отказе модели

Инженерия

  • TypeScript, Python
  • Next.js, Node.js, FastAPI
  • PostgreSQL, Redis, очереди
  • Docker, CI/CD
  • OpenTelemetry, Grafana, Sentry

Опыт

Путь

  1. 2023 — сейчас

    AI-инженер, независимый консультант

    Проекты в SaaS, логистике, финтехе и промышленности

    Архитектура и разработка агентных систем, RAG-платформ и автоматизации процессов. Полный цикл: оценка осуществимости, прототип, внедрение, эксплуатация.

  2. 2020 — 2023

    Backend-инженер

    Продуктовая разработка

    Распределённые системы, интеграции с внешними API, очереди и наблюдаемость. Опыт, из которого выросли требования к надёжности AI-систем.

Открыт для проектов

Есть процесс, который пора отдать агенту?

Расскажите, что происходит сейчас и что мешает. На первом созвоне разберём, решается ли задача автоматизацией — и я прямо скажу, если для неё не нужен AI.