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.
Принципы
Три правила, от которых я не отступаю
01
Сначала бизнес-задача
Если задача решается правилом в коде или изменением регламента — скажу об этом прямо, даже когда это уменьшает проект.
02
Измеримость и наблюдаемость
Критерий качества формулируется до разработки. Каждый шаг трассируется, изменения проходят через регрессионный набор.
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
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.
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.