Два десятилетия в софте
Я начал писать production-код в 2005 году — задолго до AI-агентов, задолго до cloud-native и задолго до того, как половина языков, которыми я пользуюсь сегодня, обрела нынешний вид. За это время я выпускал real-time multiplayer игры на Node.js + WebSockets, браузерную стратегию на LAMP с примерно 1000 активных игроков, криптотрейдер на Python и более 25 клиентских веб-проектов с 1998 года.
Этот длинный хвост production-опыта — линза, через которую я смотрю на любую современную задачу. Архитектурный вкус нельзя поднять одним рычажком; это привычка, накопленная за годы исправления последствий плохих решений.
Что я делаю сейчас
Мой текущий фокус — AI-системы для продакшена: от приложений с одной LLM в контуре до мультиагентных архитектур, вместе со слоем данных, оценкой качества и операционной дисциплиной вокруг них. Состав работы меняется в зависимости от задачи, но сквозная линия одна: спроектировать то, что нужно построить, а затем качественно довести это до продакшена.
С марта 2025 года я Senior AI Engineer у биотех-клиента из США, который собирает автономные AI-системы для научных исследований. Работаю над паттернами оркестрации, дизайном работы с инструментами, управлением памятью и состоянием, границами безопасности, компромиссами производительности — и над реализацией, которая превращает дизайн в работающее ПО.
Я построил методологию разработки AI-систем через спецификации: письменная спецификация быстро и воспроизводимо превращается в работающую систему. Построил фреймворк оценки качества: публичные бенчмарки плюс собственные наборы сценариев, которые система не видит во время разработки. Построил кастомные MCP-серверы (Stdio, SSE, Streamable HTTP), соединяющие LLM с проприетарными инструментами и безопасным исполнением.
Как я реально работаю день за днём
В повседневной работе я почти не пишу код руками — могу, когда задача действительно того требует, просто это больше не то, на что уходит время. Я оркестрирую coding-агентов — Claude Code на Opus — как слой реализации, сохраняя за собой архитектуру, методологию и качество. Этот сайт сам по себе пример: весь монорепозиторий, FastAPI-бэкенд со слоями Clean Architecture и DI на Protocol, Next.js-фронтенд с i18n-роутингом и design tokens на Tailwind v4, Google OAuth flow с подписанным state и opaque session cookies, многостадийные Docker-сборки, миграции Alembic, деплои на Railway — всё это оркестрировалось, а не набиралось вручную.
Что это значит на практике? Два десятилетия системного мышления уходят в дизайн того, что должно быть построено. Ежедневная работа с агентами даёт скорость, чтобы это действительно довести до продакшена. Качество спецификации становится новым узким местом; дисциплина смещается с «писать правильный код» на «писать правильные спецификации и ревьюить правильный код».
Я решаю задачу бизнеса, а не просто закрываю тикет
Во мне полно предпринимательского духа, и это меняет то, что я оптимизирую. Я здесь не чтобы «работать работу» — выполнять задачи или писать код ради кода. Я здесь, чтобы решить проблему, которая на самом деле есть у бизнеса. Годы собственного предпринимательства научили меня читать любой бриф в терминах интересов, затрат и результатов, а не списка тикетов, — и я вижу, какая работа двигает дело, а какая лишь создаёт видимость занятости. И я работаю самостоятельно и системно: дайте цель и ограничения — путь к ней я беру на себя целиком.
Сначала фундамент — особенно в эпоху кодинг-агентов
В инженерии я по умолчанию иду от фундамента: чистая структура, правильные абстракции, принципы (SOLID, DRY, KISS), которые окупаются на длинной дистанции. Спонтанность я оставляю для творчества — там ей и место. Одноразовый прототип можно сделать быстро и небрежно — это нормально, для прототипа. Но как только код должен жить, пропускать принципы — не срезанный угол, а долг под проценты.
Расклад к тому же изменился. Когда кодинг-агенты вроде Claude и Codex выдают код с такой скоростью, писать грязный код просто неоправданно — именно чистые принципы с самого начала позволяют агентам (и мне) двигаться быстрее, потому что хорошо структурированный код дешевле читать, расширять и возвращать агенту. Грамотная архитектура сегодня — это решение про скорость, а не про чистоплюйство.
Я доверяю метрикам, а не ощущениям
У меня eval-мышление. Я не выпускаю код на ощущении «вроде нормально» — я проверяю то, что сделал, измеряю это и вижу качество через метрики и тесты. Если я не могу показать число, которое говорит, что оно работает, я не считаю это готовым. Это та же привычка, которую вбило в меня предпринимательство: убивает тебя именно та цифра, на которую ты отказался посмотреть.
Ранние проекты
До биотех-проекта я как единственный инженер собрал с нуля несколько SaaS MVP на LLM: маркетплейс AI-консультаций (Telegram-бот + Flutter-приложение) и Contento (генератор сценариев на LLM с оркестрацией промптов) — дизайн, реализация, интеграции, релиз. Отдельно, по контракту, сделал для BOTTEC Telegram-приложение для e-commerce с платежами, логистикой и складскими интеграциями. Стек: бэкенды на FastAPI + PostgreSQL + Celery, фронтенды на Vue/Nuxt, prompt engineering и LLM-интеграция от начала до конца.
Также собрал мультистратегическую торговую систему с AI на Python + Docker: бэктесты на 53 криптопарах за три года, адаптивные walk-forward стратегии и трендовые фильтры по каждому активу.
Что я ищу
Разговоры с фаундерами и CTO, которые внедряют AI в production-систему и хотят вторую пару глаз на архитектуре. Длинный консалтинг, где задача — спроектировать то, что должно быть построено, а не печатать строки в файл. Роли senior AI-инженера, старшего разработчика или AI-архитектора в компаниях, где инженерное качество воспринимают всерьёз и «ship it» — это вторая фраза, а не первая.
Базируюсь в Уругвае (UTC−3), с пересечением по рабочему времени с США. Работаю удалённо.