Избранная работа

Работа лицом к клиенту над сложными техническими задачами, где нужны переиспользуемые ответы.

Я работаю там, где клиенты сталкиваются со сложными задачами по хранению, кошелькам и расчётам: понять проблему, отладить её в реальной среде, исправить и оставить после себя то, чем сможет воспользоваться следующий.

Что я строю

Системы, которые я строю на переднем крае работы с клиентами.

ИИ · мультиагентная система

Мультиагентная платформа расследований

Оркестратор и 18 профильных агентов, которые сортируют неоднозначные технические вопросы, проверяют доверенные источники данных и возвращают отчёты со ссылками, которые ревьюер может проверить. В ежедневном использовании в 9 продуктовых областях.

Инструменты

Операционные инструменты для структурированных воркфлоу

Инструменты командной строки и воркфлоу для операционных задач, где важна структура: действия с транзакциями, проверки политик и вебхуков, ревью аккаунтов и потоки с аппаратной защитой ключей и понятными ограничителями для оператора.

Автоматизация

Конвейеры автоматизации и отчётности

Регулярная клиентская отчётность, пересобранная как продакшн-воркфлоу: метрики из доверенных хранилищ данных, брендированные PDF, сводки, написанные моделью, переиспользуемые шаблоны и доставка, запланированная автоматически между циклами.

Отладка

Отладка биржевых и расчётных потоков

Трассировка проблем в потоках кошельков, бирж и расчётов: сопоставление активов, упавшие переводы, коллбэки вебхуков и поведение внебиржевых расчётов на крупных биржевых и расчётных площадках.

Среда

Ограниченные, чувствительные к безопасности среды

Устранение неполадок в офлайн- и закрытых рабочих пространствах: потоки согласований, поведение политик, ограничения по связности, состояние устройств, ограниченный доступ и аккуратные обратимые изменения с чётким следом.

Наблюдаемость

Продакшн-мониторинг и измерения

Ежедневная работа с Datadog в Fireblocks: дашборды и алерты для живых сервисов, чтение продакшн-сигналов до того, как их почувствуют клиенты. Та же дисциплина применена к ИИ-системам: время до первопричины, качество отчётов и то, продолжают ли команды пользоваться инструментом.

Контекст безопасности

Работа внутри ответственных, ограниченных сред.

Часть моей работы происходит на краю намеренно ограниченных сред: офлайн- и холодные рабочие пространства, операции с ключами с аппаратной защитой, контроль по allowlist и политикам, а также ограниченные клиентские установки, где срезать углы недопустимо. Клиенты, это ценные институты, поэтому задача в том, чтобы понять поток, отлаживать по наблюдаемому состоянию и предлагать шаги, которые команда безопасности может одобрить, не ослабляя модель.

Полевые заметки

Инциденты, которые стали системами.

Инцидент 01 · Пропускная способность под нагрузкойРЕШЕНО

Поток подписания под нагрузкой и работа, которая не проходила

Проблема
Крупный клиент запускал продакшн-воркфлоу, который вставал под всплесками нагрузки. Сбой выглядел прерывистым, повторы иногда помогали, а видимые проверки здоровья не объясняли, почему очередь продолжала расти.
Что я нашёл
Я подошёл к этому как к проблеме таймингов в распределённой системе: одно и то же состояние выглядело по-разному в зависимости от точки наблюдения, поэтому дашборды не рассказывали всю историю. Восстановление порядка событий по этапам вскрыло гонку между шагами, которую не показывал ни один отдельный компонент.
Решение
Я дал клиенту меры, которые он мог применить сам: безопасные шаги внутри его собственной среды, каждый с ожидаемым наблюдаемым результатом, плюс чёткое разделение между немедленным восстановлением и более долгой продуктовой доработкой.
Итог
Воркфлоу восстановился и разобрал свою очередь. Этот случай также стал переиспользуемым диагностическим маршрутом для проблем с очередями при высокой пропускной способности: какие сигналы читать первыми, как заметить застрявшие этапы и как упаковать находки в безопасные для клиента действия.
Инцидент 02 · Ончейн-декодированиеРЕШЕНО

Контракт, который откатывался: чтение байтов, чтобы найти ошибку в одном адресе

Проблема
Транзакция клиента постоянно откатывалась в сети, а ошибка не давала понятной причины, почему вызов падает.
Что я нашёл
Декодирование селектора функции, аргументов и формы ошибки сузило сбой до несовпадения типа адреса: вызов ожидал код развёрнутого контракта, а получил обычный адрес кошелька.
Решение
Показал клиенту точное поле, которое нужно изменить, проверил исправленный вызов в безопасной симуляции и расписал объяснение как шаги, которые он может выполнить без догадок.
Итог
Непрозрачная ошибка смарт-контракта стала точным исправлением интеграции, а паттерн декодирования стал переиспользуемым для будущих кейсов поддержки контрактов. Именно этот паттерн EVM Transaction Troubleshooter теперь автоматизирует от начала до конца.
Инцидент 03 · Ограниченная интеграцияРЕШЕНО

Когда локальный воркфлоу восстановления встречает несовпадение провайдера

Проблема
Локальный воркфлоу восстановления падал в ограниченной среде, потому что требуемый клиентом провайдер не совпадал с предположениями об интеграции, доступными в его установке.
Что я нашёл
Несовпадение было структурным: интерфейс провайдера, форма ответа и путь аутентификации не сходились с тем, что воркфлоу мог использовать локально.
Решение
Разобрал несовпадение, дал рабочие альтернативы провайдеров и отделил то, что клиент мог изменить сразу, от того, что требовало поддержки со стороны продукта.
Итог
Кейс дал более ясные рекомендации для ограниченных сред и более точные продуктовые запросы на совместимость провайдеров, не заставляя клиента ослаблять свою установку.

Продакшн-воркфлоу

Построено с нуля до продакшна.

n8n · SQL-хранилище данных · Google Drive · сводки от LLM

Воркфлоу регулярной клиентской отчётности

Процесс регулярной клиентской отчётности стал продакшн-воркфлоу на n8n. Он вытягивает клиентские метрики из хранилища данных, собирает брендированные HTML-отчёты с графиками и сводками от LLM, рендерит их в PDF и доставляет каждый файл в нужную папку Google Drive.

Даты отчётного периода вычисляются от текущей даты, поэтому следующий прогон не требует ручной настройки. Воркфлоу держит вывод одинаковым по всем клиентам и убирает из работы команды повторяющийся шаг сборки.

  • с нуля до продакшна на n8n
  • динамическая логика дат
  • графики и брендированные PDF
  • доставка в Google Drive

n8n · хранилище данных · JavaScript · QuickChart

Автоматизация клиентской отчётности

Убил ручной отчёт на 30 минут и построил на его месте конвейер на 4 секунды. 42 последовательных SQL-запроса стали 2 массовыми операциями, сокращение времени работы на 99%.

Инициатива по запросу директора, теперь используется в 50+ клиентских отчётах.

  • 42 запроса → 2 массовые операции
  • 99% сокращение времени
  • 50+ отчётов
  • по запросу директора

Общая нить

Клиенты, сложная инфраструктура и системы между ними.

Работа начинается с реального сценария сбоя у клиента, затем движется к исправлению, которое переживёт текущий тикет. Иногда это CLI-воркфлоу, иногда автоматизация, иногда короткая продуктовая заметка с точным воспроизведением. Два таких исправления выросли во флагманы этого сайта: TRBT и EVM Transaction Troubleshooter.

Именно этот цикл я хочу запускать на позиции Forward Deployed, Solutions, Sales Engineer или AI PM: контекст клиента, техническая глубина и исправления, которые продолжают работать после закрытия тикета.

Связаться

Давайте поговорим.

Написать на почтуНазначить созвонСтраница резюмеATS-резюме (PDF)LinkedIn