Сейчас я Senior AI Engineer в американской биотех-компании: строю автономных агентов, которые автоматизируют научные исследования. Оркестрация агентов, свои MCP-серверы, RAG по научным статьям и evals, которые показывают, стало ли после изменения лучше или хуже.
Параллельно делаю AI-агентов и MCP-серверы для бизнеса. Всё строю через Claude Code. Я не читаю каждую строку, которую пишет агент, — я доказываю, что она работает: unit-, интеграционные и end-to-end тесты, строгие проверки на каждом коммите, логи и трейсы в продакшене. Моя часть — спецификация, архитектура и планка качества.
Строю
- Tovayo — бесплатный open-source AI-администратор, который записывает клиентов малого бизнеса.
- Airlock — open-source шлюз: агент спрашивает человека перед любым рискованным действием.
- Vedaword MCP — публичный MCP-сервер по 110 000 санскритских стихов, который честно говорит «ответа нет», а не выдумывает.
- Этот сайт: экспресс-курсы по AI-инженерии, собственный MCP-сервер на fedorthinks.com/mcp и markdown-версии страниц для AI-ассистентов.
Изучаю
- Stateless-спецификацию MCP (2026-07-28) и её расширения — tasks, apps, skills — и OAuth для агентов.
- Корпоративный стек, в котором живут мои агенты: Azure, Entra ID и Okta, Snowflake, Databricks и Fabric.
Думаю о
- Как доверять коду, который не читал: каких тестов, проверок и сигналов из продакшена достаточно, чтобы уверенно принять работу агента.
- Где агент должен остановиться и спросить человека — и как сделать этот шаг настолько дешёвым, чтобы его никто не отключил.
Открыт к
- Проектам AI-агентов и MCP-серверов — от первого звонка до запуска. См. услуги.
- Ролям senior AI-инженера или forward-deployed engineer, удалённо, с полным пересечением с часами США.