AI Architect & Engineer

Меньше слов, больше работающего AI.

Я проектирую и собираю production AI-системы — LLM-powered приложения, RAG-пайплайны, multi-agent архитектуры, custom MCP интеграции, evaluation frameworks. Сейчас веду AI-архитектуру для биотех-клиента (США); 20 лет production-разработки за инженерным суждением.

Как я работаю

  • Production AI-архитектура

    Проектирование системы вокруг модели: retrieval, tool use, оркестрация, state и memory, security-границы, performance-компромиссы. От single-LLM-in-the-loop приложений до multi-agent систем — 20 лет production-разработки, применённые к новой подложке.

  • Specification-driven разработка

    Written-спецификация превращается в работающую AI-систему быстро и воспроизводимо. Артефакт — спецификация, а не промпт и не код. Сокращает разрыв между идеей и шипнутым поведением, и даёт команде что-то конкретное для review.

  • Evaluation frameworks

    Публичные benchmarks плюс собственные scenario suites — holdout-набор, который система не видит во время разработки. Улучшение измеряется, а не декларируется. Правильная единица теста зависит от слоя; и regression-, и exploratory-evals должны быть в пайплайне.

  • AI-native разработка

    Я оркестрирую coding-агентов (Claude Code на Opus) как implementation layer, сохраняя владение архитектурой и качеством. Level 4–5 agentic engineering: код пишут агенты, спеки пишу и ревьюю я.

Избранные проекты

Production AI-системы, которые я спроектировал и собрал. Подробные case studies — в следующей итерации.

Давайте соберём то, что переживёт вторую неделю.

Если внедряете AI в production-систему — LLM-powered фичу, RAG-пайплайн, агента — и нужна вторая пара глаз, или нанимаете на senior AI architecture роль — напишите.

Связаться