Руковожу направлением ИИ-трансформации внутренних процессов на основе агентов, использующих LLM (GigaChat, DeepSeek, Llama). По сути - фабрикой агентов, которые помогают достигать тех или иных целевых значений заявленных бизнесом метрик. Итоговая цель - автономизация производственных процессов в разных доменах: 1) PDLC 2) Сопровождение 3) Корпоративная архитектура Каждый агент проходит следующие этапы производства: 1) Сбор требований с заказчика, формирование гипотезы 2) Фиксирование метрик и целевых значений 3) Тестирование гипотезы, принятие решения о тираже 4) Разработка, тестирование, внедрени 5) Создание дашбордов для мониторинга эффективности агента 6) Эксплуатация и онбординг новых клиентов в рамках данного проекта Примеры агентов: 1) Агент-аналитик, оценивающий бизнес-постановку и улучшающий качество требований. Включен в процесс постановки задач вендорам, уменьшил время согласований требований на 40%. 2) Агент-помощник 2 и 3 линий поддержки, работающий с тикетами. Сохраняет приблизительно 60% времени работы инженера с типовыми тикетами. 3) Агент контроля архитектурной целостности и зрелости продукта относительно корпоративных стандартов. Убирает из процесса согласования архпостановки экспертов архитектуры и безопасности, сводя их трудозатраты в процессе к 0 Техстек: LangChain/LangGraph, FastAPI, dspy, RAG/Lora, ELK, Phoenix, GigaChat, DeepSeek, Llama, k8s, kafka

Развивал внутренний интеграционный b2b продукт, с идеи до целевого архитектурного решения, закрывающего цели банка по вендорозамещению и кибербезопасности. На данный момент в продукте 3 активных направления со стабильными релизными рельсами, внедрения каждый спринт, а также полный цикл производства артефактов - фичи, стори, критерии приемки, тесткейсы, дистрибутивы, отчеты, автотесты, девопс, ПСИ, релизы. Продукт обслуживает около 300 АС внутри банка, суммарная нагрузка в пике до 20к рпс. Продукт ежегодно прирастает клиентами в среднем на 80%, автоматизация задач бизнеса позволила сократить время производства с месяцев до недель, потенциально - до дней. -Руковожу 5 командами общей численностью 40 человек. -Занимаюсь целеполаганием, выстраивание метрик и подсчетом эффетка, планирую бюджет -Наполняю, приоритезирую и адаптирую бэклог -Выстраиваю процессы, повышаю качество и скорость разработки фич -Провожу основные церемонии - синки, планирования, ретроспективы, демо -Занимаюсь развитием и мотивацией сотрудников, провожу 1to1, помогаю тимлидам составлять ИПР, взращиваю лидеров -Отвечаю за технологические метрики продукта - надежность, безопасность, техдолг, доступность, ттм -Занимаюсь наймом сотрудников по всем неоходимым специальностям, провожу собеседования, составляю матрицы компетенций -Валидирую архитектурные и аналитические артефакты -Доводилось строить с нуля новые направления внутри подразделения с имеющимися ресурсами: автотесты, нагрузочные испытания, бизнес-аналитика -Разрешаю конфликтные ситуации Плюс ещё делаю всё, не входящее в список выше, но позволяющее продукту жить и развиваться

Трудоустроен в школу по совместительству, 2-4 утренних пары в неделю. Основная цель - идеологическая: стремлюсь привнести современные взгляды на преподавание IT, в том числе рассказать об актуальных вызовах и инструментах в отрасли и поделится личным опытом. Кроме того, пытаюсь через работу с детьми развить коммуникативные и презентационные навыки. Обязанности: - обучение ребят 8-9 класса по программе Яндекс.Лицея в группах до 15 человек - проведение лекций, проверка домашки, кружки выходного дня - администрирование рабочих машин (Lububntu) в классе информатики. В том числе - помогал школе организовать удалённые занятия в период пандемии, администрировал учетные записи в зуме, обучал коллег использованию современных инструментов презентации и обустройства общих рабочих пространств, настраивал ученикам удалённые рабочие места

Интеграционные решения / сервисы безопасности При себе опыт участие в командах, устроенных по водопаду, канбану и скраму, до 15 человек, в разных ролях: участник/разраб, техлид, владелец продукта. Опыт управление командой, в том числе удалённой и распределенной - до 10 человек. Понимаю, когда применимы разные гибкие методологии, и когда не применимы. Понимаю пользу и значение церемоний, а также где проходит разумная граница между церемонией и ритуальным поклонением. Ценю и стараюсь культивировать открытость и прозрачность внутри команды и организации. Ключевые проекты: 1) Внутренний WAF. Ключевые приложения: - поддержание целостности внутренней банковской экосистемы - обеспечение функций прикладной безопасности и доступной интеграции. Основные обязанности - управление разработкой (в качестве вп) интеграционных и юзабилити модулей, включающих в себя: - протокольные преобразователи (http, IBM MQ, kafka, usocket, mqtt, grpc) - ГОСТ TLS оффлоадер/прокси - конфигурационные модули, облегчающие администрирование и автоматизирование Основные технологии: - модули: Java, Spring, Camel, Python, maven, rhel 7, docker, CryptoPro JCP - автоматизация: Jenkins, groovy, Python, Ansible, git - тестирование: jmeter, junit, sonar, jenkins+allure 2) Сервис криптографических операций. Ключевые приложения: - интеграция со СМЭВ 3 и ЭЛГО - интеграция в рамках 44фз (ОЭП) - банковская государственная биометрия - АС интеграции с бюро кредитных историй - интеграция с внешними платёжными системами Основные обязанности - разработка, позже и управление разработкой (в качестве техлида, позже вп) внутреннего сервиса криптографии (операции с ЭЦП и TLS, ГОСТ и RSA) для интеграции систем в рамках шины, шлюзовых интеграций и взаимодействия с внешними клиентами. Используется в сферах ЭДО и платежных систем. Основные технологии: - сам сервис: .Net, Java, Maven, IBM MQ, http(s), mqtt, Kafka, СКЗИ КриптоПро/Бикрипт, - для автоматизации - Nexus, Jenkins, Ansible, PowerShell, git - для поддержки - Jira - для тестирования и профилирования - sonar, Openstack, Grafana, jmeter, JB dotTrace, JB dotMemory - побочные и ситуативные технологии - WireShark, Hadoop, IBM DataPower, XML/XSD 3) Побочные направления: a) разработка средства предсказания поведения (падения) серверов приложений на основе анализа динамики изменения метрик состояния. Формирование и анализ временных рядов, кластеризация и классификация, поиск аномалий. Стэк технологий - Java, Python, R, Hadoop, MongoDb, ElasticSearch b) ниокр в сфере iot: мониторинг и визуализация местоположения и метрик состояния автомобиля + экспертная рекомендательная система, настроенная на анализ поведенческих сценариев. Стэк технологий - gps датчики с проприетарным протоколом на основе tcp-кодеков, java, js, rhel7, mqtt, hadoop+spark, grafana, google maps api Прочая деятельность - настройка DevOps, аналитика инцидентов на пром. контуре, участие в разработке архитектуры взаимодействий АС, согласование и анализ требований. Участие во внедрениях и интеграциях, составление пользовательской и отчетной документации

Лаборатория нейротехнологий. Основное направление: Изучение алгоритмов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта, применение их в задачах автоматической навигации, планирования и формирования предсказаний. Главные проекты: 1) Разработка самообучающейся нейроморфной системы навигационного управления автономным агентом с возможностью быстрой адаптации к изменяющейся окружающей среде 2) Исследование биологических процессов мозга, формирующих стимул-реактивные модели поведения с попыткой перенести их в искусственного агента. Стэк технологий - Python (PyBrain, sklearn, MPL, NumPy), Git, ROS, Gazebo (визуализация), R, машинное обучение, обучение с подкреплением, обратное распространение ошибки, марковские процессы

Лаборатория автоматизации. Основные обязанности - два напраления: 1) Работа в различных средах моделирования (Gazebo, Blender, SolidWorks) для решения задач в сфере робототехники, например: моделирование антропоморфного манипулятора, моделирование поведения коллектива коптеров. 2) Участие в проектах от госзаказчика (Минстрой, МЧС, ВМФ) в сфере автоматизации. Например: разработка шины для сбора данных с датчиков экспериментальных установок, разработка автоматической рекомендательной системы для экипажа судна на основе кодексов борьбы за живучесть. А также - согласование ТЗ, подготовка отчетности, промежуточные и контрольные презентации, участие в приёмо-сдаточных испытаниях. Стэк технологий - C/C#, XML, Java, *nix, ROS, SolidWorks, Blender, Git, Redmine

Лаборатория робототехники. Основная деятельность - два направления: 1) Исследования моделей взаимодействия искусственных коллективов. Групповой и роевой интеллект, многоагентный подход. Управление коллективом, включая разработку ПО. 2) Работа с "железом" - платы, датчики, сервоприводы, включая разработку управляющего ПО. Cбор роботов с различным функционалом. Многочисленные личные выступления на конференциях и презентации проектов (8 выступлений на российских и международных конференциях). Подготовка отчетных и презентационных материалов, а также внутрилаборатороной документации. Победитель молодежного конкурса инновационных проектов УМНИК в 2013 года (проект, посвященный развитию и популяризации робототехники через проведения соревнований для роботов, с упором на быстрый старт) Стэк технологий - Arduino, C/C++, opencv, ZigBee, ROS (Robot Operating System)