denistv.com
Написать

CV

Software Engineer / Lead

Коротко

  • Основной язык — Go (с 2018 года), ранее Java, Python, Ruby, JS.
  • Проектирую ПО по принципам DDD, SOLID, KISS, DRY — без фанатизма.
  • Применяю ООП и основные паттерны проектирования.
  • Понимаю устройство ОС: конкурентность, процессы и потоки, механизмы синхронизации, межпроцессное взаимодействие.
  • Администрирую Linux: командная строка, скрипты автоматизации, деплой, отладка в проде на уровне приложения, окружения, хоста и сети.
  • Интересуюсь внутренним устройством Linux: файловая система, управление памятью, планирование процессов.
  • Понимаю устройство стека TCP/IP и его протоколов.
  • Придерживаюсь DevOps-подхода: разбираюсь, дебажу, чиню, конфигурирую, автоматизирую.
  • Активно интересуюсь AI: технологии и подходы, LLM, безопасность, агенты и оркестрация, автоматизация SDLC, харнесы, трансформация процесса разработки, железо.

Что интересно

  • AI-инфраструктура: роутеры, окружение для запуска агентов и LLM-моделей, RAG.
  • Системы оркестрации агентов.
  • Харнесы: есть пет-проект с нативным агентом на Go на базе цикла ReAct и Desktop UI на Electron.
  • Low-code платформы.
  • Классическая облачная инфраструктура, виртуализация, контейнеризация, тулинг автоматизации, управление железом.
  • Сейчас интереснее позиция разработчика: создавать новые инструменты, применять быстро меняющийся AI-ландшафт, пробовать новые подходы с LLM.
  • Можно рассмотреть управленческую роль: есть опыт управления командой и направлением разработки (около 15 команд), выстраивания производственных процессов; собрал две команды с нуля — стратегия на год, роадмап на квартал, workflow в Яндекс Трекере (этапы, условия перехода, SLA, нотификации, очереди, проекты, формы), онбординг (документация, квикстарт-гайды, настройка окружения), описание процесса работы команды по ролям, включая пограничные сценарии и действия при блокере.

AI навыки

  • Полный цикл создания продукта: от концепции и архитектуры до работающего MVP, выпущенного на рынок.
  • Работаю по SDD (Spec Driven Development, сейчас — GitHub Spec Kit): детально прорабатываю спецификацию, прогоняю её через LLM с архитектурным скиллом, нахожу узкие места — постановку, требования, архитектуру, критерии приёмки, сценарии тестирования (юнит, интеграционные, e2e), — вношу правки и делаю финальное ревью сам; реализацию агентом начинаю, только если спецификация непротиворечива и покрыты основные пользовательские сценарии.
  • Верифицирую архитектурные решения от LLM: применимость к бизнес-задаче и проекту, соответствие корпоративным стандартам и инженерным практикам для своего языка, масштабируемость, политики безопасности, сложность и её адекватность задаче.
  • Подбираю модель и режим работы под задачу: ризонинг и продвинутые модели для аналитики, простые и дешёвые с отключённым рассуждением — для кодинга по готовой спеке.
  • Применяю Skills: переиспользую готовые и пишу свои для рутинных задач.
  • Разработал MCP для себя и коллег: Eva Wiki, GitLab.
  • Опыт построения SDLC-оркестратора: открытая реализация на GitHub; в контуре компании доработан — переведён на субагенты, переработаны скиллы ролей, агент-разработчик отвязан от конкретного языка и подключает языковой скилл проекта. В оркестратор можно закинуть спецификацию нового приложения и получить работающую версию, покрытую тестами и документацией.
  • Разворачивал локальные LLM: исследовал применимость в агентском кодинге, использовал в связке с агентами в n8n, экспериментировал с рантаймами ollama, vLLM, LM Studio.
  • Настраивал LLM-роутер Bifrost и применяю его в своём проекте.

Стек

Go, Kafka, RabbitMQ, Postgres, Redis, Elasticsearch, Prometheus, Grafana, Graylog, Kubernetes, Docker, Ansible, Nginx, GitLab, Jenkins, Bash.

Карьера

RunGPT — свой проект, октябрь 2025 — настоящее время

Шлюз до LLM-моделей через сторонних провайдеров.

  • оплата по фактическому потреблению токенов;
  • чат с LLM;
  • API для внешних приложений;
  • личный кабинет со статистикой расхода и использования моделей;
  • подсчёт расходов агентских сессий харнесов — можно оценить стоимость разработки фичи в рамках сессии;
  • рейт-лимиты на основе автоматически определяемых профилей, в зависимости от класса доверия пользователя;
  • плагины для Chrome и Firefox.

Облачные агенты: агенты запускаются в облаке, управление — через kanban-доску. Пользователь кладёт карточку с задачей в беклог, агент переносит её в «в работе», а после завершения — в «завершено». Сложную задачу агент может декомпозировать на подзадачи и выполнять последовательно.

Проекты — персональные области работы: у каждого свои инструкции и контекст для ассистента; чаты создаются внутри проекта, и RunGPT учитывает его специфику.

Память: сервис запоминает важные факты из общения и учитывает их в ответах; сведения можно указать вручную; в разделе «Память» видно, что запомнено, и это можно подтвердить или удалить. Настройки типизированного профиля: язык, часовой пояс, обращение, тон и длина ответов.

Моя роль: архитектура, backend и frontend, инфраструктура, CI/CD, интеграции с AI-провайдерами, биллинг и цены, юридическая часть, маркетинг и рынок.

Техвилл — лидер стека Go, руководитель платформенной команды, 2024 — настоящее время

Инструменты

  1. AI Marketplace — каталог скиллов, правил и MCP для сотрудников компании; цель — переиспользование навыков и закрепление в них стандартов компании и лучших практик индустрии.
  2. AI-роутер: развёрнут, пилот на 100 сотрудников, в плане — 1000+.
  3. Визуализация покрытия тестами — внутренний инструмент со сводным отчётом по юнит-тестам всех команд в Power BI для руководства.
  4. Инструмент RCA протоколов инцидентов для техподдержки на базе n8n — время разбора и подготовки отчёта сократилось с пары часов до 10–15 минут.

Процессы

  1. Стандарт разработки на Go — переработан под современные практики индустрии и сообщества.
  2. Метрики разработки — оценка эффективности разработчиков и процесс реагирования на отклонения.
  3. Матрица компетенций Go-разработчиков и критерии аттестации.

Экспертная роль

Оценка зрелости Go-команд и аудит процессов для руководителей центров разработки. В рамках Радара Практик:

  • оценка зрелости Go-команд: шаблоны самооценки, экспертная верификация, сводные статусы по практикам для руководителей ЦР (код-ревью, линтеры, юнит-тесты, Git-стратегии, ADR и другое);
  • структурированный аудит процессов разработки в ЦР, около 20 Go-команд, с отчётом для руководителей: расхождения самооценки и фактов, пробелы в артефактах и процессах;
  • производственные практики для стека, опубликованные в корпоративной wiki:
    • линтеры в Go-командах: описание практики, единый минимальный конфиг, согласованный с представителями всех ЦР;
    • юнит-тестирование: описание практики для радара, обучающие материалы, ролики в комьюнити Go и радара практик;
    • стратегии ветвления Git: практика с инструкциями и оценкой в командах;
    • рефакторинг: критерии качества и Go-ориентиры;
    • сопровождение архитектурных изменений в виде ADR;
    • код-ревью.

Quadcode — руководитель группы разработки платёжных сервисов, 2021–2023

  • Команда из 5 человек: процессы, код-ревью, менторство, 1x1, планирование; онбординг 6 новых сотрудников.
  • Новая архитектура автоматизации интеграций с платёжными шлюзами: убрала большой объём шаблонного кода, интеграция собирается из готовых блоков, блоки не нужно разрабатывать и тестировать с нуля. На десятках интеграций стоимость разработки сокращается примерно вдвое в рамках квартала.

Тинькофф Инвестиции — Senior Go developer, 2018–2021

Команда финансовых инструментов. Стек: Go, Kafka, Postgres, Prometheus, Grafana, Kubernetes, Zipkin.

  • Микросервис данных финансовых инструментов и расписаний бирж: метрики, распределённый трейсинг (Zipkin); отрефакторил слабо структурированный легаси-проект, привёл к DDD, что упростило онбординг.
  • Микросервис стриминга цен с бирж в реальном времени.

IQ Option Software — Senior developer, 2015–2018

Команда биллинга, 2017–2018

  • Спроектировал микросервис процессинга платежей, чтобы вынести его из монолита; позже вырос в отдельную команду.
  • Сервис обрабатывает фиатные и криптовалютные транзакции.

Команда Continuous Delivery, 2015–2017

  • Спроектировал и разработал Sandbox — систему изолированных тестовых сред по требованию, повторяющих прод: сборки в отдельных VM, конструктор микросервисов, свой Registry, SSH-доступ. Вокруг системы позже образовалась отдельная команда. Подробнее.
  • Опыт разработки CI/CD-системы на Ruby on Rails.

Ранний опыт

  • 2013–2014 — ДеньгиОнлайн, агрегатор платёжных систем, разработчик.