Не портфолио, а библиотека доказательств. Каждый элемент описывает проблему, подход, результат и доступные подтверждения.
Архитектурное решение
Проблема B2B-платёжной платформе требовались агрегация, аналитика и метрики по растущим операционным данным; аналитические запросы к транзакционной базе PostgreSQL были медленными и ставили под угрозу платёжный путь.
Результат Система отчётности, которая отдаёт аналитику и метрики, не затрагивая транзакционный контур — ускорил генерацию отчётов с ~30 с на PostgreSQL до менее 2 с на ClickHouse и удержал скорость при росте объёма свыше 1M+ событий/день.
ClickHouseKafkaGoPostgreSQL
Система
Проблема B2B-платёжной платформе нужны были новые продуктовые возможности — биллинг, email-уведомления, криптовалютные интеграции — без дестабилизации существующей системы и риска для денежного платёжного пути.
Результат Отказоустойчивая микросервисная архитектура, где новые сервисы выходят без риска для основного платёжного пути — с нулевой повторной обработкой платёжных событий при ретраях. Вёл команду из 4 инженеров, которая это поставила.
GoGingRPCPythonFastAPIKafkaRedisPostgreSQLDocker
Система
Проблема Посетители хотят быстро и честно понять, есть ли fit — но обычные чат-боты галлюцинируют, раскрывают системный промпт и уязвимы к инструкциям, спрятанным в сообщениях пользователя (prompt injection).
Результат Живая, self-hosted production-LLM-система — не демо — обслуживает реальный трафик посетителей на этом сайте, достаточно заземлённая, чтобы ссылаться на источники, и достаточно безопасная, чтобы отказывать на out-of-scope или инъекционные запросы.
GoAstroOpenRouterRAGSSEMCP
Архитектурное решение
Проблема Растущая e-commerce платформа была монолитом — деплои рискованны, масштабирование «всё или ничего», систему сложно расширять под международную экспансию.
Результат Масштабируемая, отказоустойчивая и легко расширяемая система, готовая к международной экспансии — мигрированная вживую при ~100% аптайма, бизнес ни разу не остановил поставку.
PythonFastAPIPostgreSQLRedisDockerTraefik
Система
Проблема E-commerce платформе при международной экспансии нужна была локализация каталога и контента на 30+ языков; ручной перевод не успевал за изменениями контента.
Результат Непрерывная локализация на 30+ языков без ручных шагов в цикле, с обработкой изменений по мере их появления — ранний production-пример паттерна контролируемой автоматизации, который я теперь строю с LLM.
PythonCeleryYandex Cloud TranslatePostgreSQLRedis
Система
Проблема Платформа деплоилась вручную без системной видимости ошибок — релизы были медленными, а проблемы в продакшене находили пользователи.
Результат Повторяемые автоматические релизы и production-ошибки, которые приходят команде раньше, чем их замечают пользователи — сократил time-to-detect с часов до минут.
GitLab CIDockerDocker SwarmSentry
Плагин / Инструменты
Проблема AI-инструменты для кода «из коробки» дают нестабильный результат — качество плывёт, контекст теряется между сессиями, расход токенов растёт с размером проекта.
Результат Ежедневный рабочий процесс, где AI выполняет механику реализации под инженерным контролем — практическая база услуги «AI-культура разработки».
Claude Codeагентные плагиныхукиMCP