Строю надёжные
human-AI системы.
Создаю AI-native операционные системы, которые помогают компаниям принимать решения на основе данных — и учу основателей и инженеров думать системно, управлять рисками и строить организации, которые не разваливаются при масштабировании.
Создаю системы, которые думают.
Учу людей, которые управляют.
Большинство компаний проваливаются не из-за нехватки технологий. Они проваливаются, потому что делают всё в неправильном порядке — оптимизируют тактику, когда сломана сама система.
Я 20 лет строю системы, которые превращают хаос в порядок — от финансовой сверки на $250B в Amazon, до SDK для обсервабилити на 8 языках в Datadog, до AI-движка роста в Finsi.
Мой подход: проектировать компании как высоконадёжные системы. Чёткие зоны ответственности. Обратная связь. Управление рисками. Автоматизация там, где люди не нужны; человеческое суждение там, где машины ошибаются.
За 20 лет в индустрии
это уже не теории. Это паттерны.
Системы побеждают героизм
Повторяемые процессы дают кумулятивный эффект. Героические рывки ведут к выгоранию. Я выстраиваю инфраструктуру — техническую и организационную — которая позволяет расти, не убивая основателя.
AI-native — это не 'прикрутить GPT'
Большинство компаний навешивают ИИ на сломанные процессы. Настоящая трансформация — перестроить цикл принятия решений: данные → инсайт → действие, где агенты берут на себя то, что людям делать не нужно.
Сложность — не зрелость. Простота — устойчивость.
Лучшие системы выглядят обманчиво просто. Но они заработали эту простоту через жёсткий анализ отказов, зависимостей и когнитивной нагрузки на тех, кто их эксплуатирует.
Если всё под контролем — вы двигаетесь слишком медленно
Управлять рисками — не значит их избегать. Это значит понимать: какие брать, какие снижать, какие принять — и строить системы, которые переживут последствия.
На чём ломаются инженерные организации:
Вы строите продукт. Появляется трекшн. Растите команду. Рост выходит на плато. И вы добавляете ещё: больше людей, больше инструментов, больше процессов, очередной фреймворк.
Вроде всё делаете правильно, а работает медленнее, а не быстрее.
Я не учу вас всему. Я показываю, что нужно чинить прямо сейчас.
Думать системами, а не фичами
Большинство технических команд оптимизируют не то. Я помогаю увидеть систему целиком — ограничения, обратную связь, эффекты второго порядка — и починить настоящее узкое место.
Строить AI, который доезжает до прода
Между пилотом и продакшеном — пропасть в 5–10x по стоимости и сложности. Я прошёл этот путь в AWS, Datadog и Finsi. Знаю, где грабли.
Проектировать команды как системы
Чёткие зоны ответственности, ритм работы, обратная связь, подотчётность. Не процесс ради процесса — структура, которая делает команду на порядок надёжнее.
Превращать данные в решения, а не в дашборды
Дашборды — кладбище инсайтов. Я строю контуры исполнения: данные → инсайт → автоматическое действие. Система решает, человек подтверждает.
Компании, системы, результаты
Finsi
CEO и соосновательСтрою AI-агентов, которые связывают разрозненные системы в единый контур принятия решений для омниканальных брендов. Первые клиенты и партнёрства — через 3 месяца после MVP.
Datadog
Senior Engineering ManagerРуководил клиентскими SDK для APM на 8 языках. Внедрил адаптивный семплинг, который снизил расходы клиентов на 10–30%. Участвовал в пресейлах на $40M+.
Amazon / AWS
Software Development ManagerСоздал AWS SDK для Rust и S3-клиент с пропускной способностью 90 Gbps. Масштабировал систему финансовой сверки Amazon — миллионы транзакций каждый день.
DataArt → Luxoft
Director / Engineering ManagerПостроил первую подписочную KYC-платформу для 12 из 14 крупнейших инвестбанков мира. Вырастил команду с 30 до 110 инженеров в 5 странах.
Давайте поговорим
Растите команду, запускаете AI-инициативу или не можете понять, что тормозит — напишите. Разберёмся.