Мои последние работы

Написал Rust desktop-приложение на 63K строк (Tauri): offline-first sync engine с hybrid logical clock и versioned AEAD-конверт на аудированных примитивах (AES-256-GCM, HKDF, Argon2id, HPKE). Владеет подписанным, нотаризованным release-пайплайном на четыре таргета. 769 тестов.

Построил repo-local мульти-агентный аудит-харнес, который разворачивает read-only ревьюеров и прогоняет каждую находку через adversarial verify. Один прогон свёл 204 сырых находки до 44 реальных. Тот же метод ревьюит production IaC до apply, ловя реальные дефекты до деплоя.

Перестроил мониторинг доменных контроллеров для гибридного Windows-парка: от слепого service ping до полноценного алертинга на базе Windows Event Log, пересмотрев Data Collection Rules для AD DS, DFS Replication, DNS Server и security-событий Kerberos/NTLM/LDAP, маршрутизируемых в выделенную security action group. Обкатал pipeline на живом Sev0-инциденте: локализовал сбой DNS Server на двух доменных контроллерах и закрыл его за 48 минут без единого false-positive, затем прогнал тот же паттерн в canary-режиме на 39 000 живых security-событий перед переносом на второй tenant.

Спроектировал, построил и лично верифицировал замкнутую MLOps-платформу end-to-end: ingest, classify, compute, ledger, monitor, retrain, подкреплённую 900+ тестами с 95% покрытием. Её ядро — promotion gate с пятью независимыми бюджетами (quality, slice, latency, cost, calibration), который заблокировал challenger-модель с лучшим quality-score только потому, что её unit cost превысил заранее заданный потолок, оказавшись в 3,4 раза выше champion cost. Всё держится на hash-chained append-only ledger, где корректировки фиксируются как restatements, поверх Terraform/Terragrunt-managed Azure-инфраструктуры с CI-валидатором, который валит билд, если claims в документации опережают собственные доказательства.

Построил нативный macOS security scanner: Go-движок в паре со SwiftUI-клиентом, архитектура вокруг настоящего privilege separation, где unprivileged daemon владеет единственной базой и отдаёт JSON-RPC через Unix socket, а минимальный root helper остаётся единственным компонентом, которому разрешено трогать raw sockets. Полагается на FileVault для at-rest encryption вместо добавления шифрования на уровне базы данных, и на монотонный, saturating risk-score дизайн вместо наивного среднего. End-to-end скан на реальной цели вернул рабочие findings и вычисленный risk score, полученные исключительно через API.

Только что развёрнутая production VM чисто прошла domain-join в lower-окружении, но упала в production с невнятной transport-ошибкой. Вместо того чтобы запрашивать доступ к серверу, удалённо вытащил effective routes и прогнал in-guest port probes, доказав, что firewall пропускает LDAP, но молча дропает Kerberos, RPC и SMB. Передал сетевой команде точный, actionable тикет вместо расплывчатого репорта о сбое, и VM была полностью подключена к домену за несколько дней.

Руководил полной заменой legacy-платформы мониторинга для 443 ВМ в гибридной инфраструктуре. Внедрил 28 правил алертинга, 5 типов Data Collection Rules и 8 командных Action Groups, всё через Bicep IaC. Достиг валидированного алертинга с автоматическим разрешением и нулевым уровнем ложных срабатываний.

Руковожу поэтапной миграцией 8 GCP-проектов между организационными тенантами глобального рекламно-медийного холдинга. Скоупинг онбординга в защищённый тенант со строгим соблюдением политик, усиление IAM (аудит 99+ сервисных аккаунтов), проектирование стандартизированных CI/CD пайплайнов, управление затратами и внедрение конвенций именования, сохраняя при этом автономию деплоя и быстрые релизные циклы команды разработки.

Руковожу сквозной миграцией revenue-critical приложений между Azure-тенантами с требованиями zero-downtime. Стандартизирую IaC с помощью Terraform/Terragrunt, внедряю OIDC/Workload Identity аутентификацию и устанавливаю унифицированные конвенции именования и политики безопасности для глобальных развёртываний.

Подключил сотни гибридных ВМ (SLES, RHEL, Windows) к Azure Arc в production и non-production средах. Развернул Azure Monitor Agent с Data Collection Rules, интеграцией VM Insights и сегментацией ресурсных групп по регионам. Создал повторяемые скрипты онбординга и процедуры валидации для enterprise-масштабного гибридного управления.

Руководил корпоративной миграцией корпоративной пользовательской базы с локальной инфраструктуры на гибридную Azure. Реализовал поэтапный подход миграции с автоматизированными PowerShell скриптами, достигнув плавного перехода без простоев и повышения операционной эффективности благодаря оптимизированному распределению ресурсов.

Построил мультиоблачную платформу FinOps, достигнув 25% снижения затрат в AWS, Azure и GCP. Реализовал унифицированный мониторинг затрат, автоматизированные рекомендации по оптимизации и ML-прогнозирование, значительно повысив видимость затрат и эффективность ресурсов.

Спроектировал миграцию 8-сервисного суита с legacy Jenkins/Bitbucket на GitLab CI: переиспользуемый 6-стадийный пайплайн-фреймворк (сборка/тесты/покрытие/деплой) с security gates, health checks, retry-политиками и ручным контролем развёртывания. Вывел на него 2 сервиса (1 в production) за 694-тестовым quality-гейтом до смены платформенного курса.

Реализована интеграция Azure OpenAI с платформой Commercetools, обеспечивающая взаимодействие с продуктами через чат-интерфейс. Улучшен пользовательский опыт для нетехнических пользователей при доступе к информации о продуктах, ценах и других данных без необходимости навигации по сложным интерфейсам.

Построил операционного ассистента на Azure OpenAI для e-commerce платформы Bosch: KQL-дашборды мониторинга, автоматизация развёртываний и строгий cost-контроль — ассистент работал за $4-7/месяц благодаря аккуратному бюджетированию токенов и доменной фильтрации промптов.

DevOps point of contact в нескольких enterprise-проектах: координация между product, TechOps, cloud engineering и security командами для согласования таймлайнов миграций, определения зон ответственности и разблокировки кросс-функциональных зависимостей. Управление коммуникацией со стейкхолдерами, принятие технических решений и выравнивание delivery в 5+ параллельных рабочих потоках в доменах FinTech, AdTech и промышленного производства.

Production-мониторинг тихо упал до 22 из 246 ВМ после того, как изменение сломало Microsoft-managed VM Insights bindings. Обнаружил за 24 часа, устранил через Azure Policy за 48 и вписал immutability-правило в runbooks, чтобы тот же класс сбоя не повторился.

Около $30 в день напрасного лог-инжеста: information-level шум с 200+ серверов, всё биллится и никогда не читается. Перепроектировал Data Collection Rules, чтобы фильтровать у источника и ограничить AD / DNS / DFS логи доменными контроллерами, устранив избыточный инжест по всему парку.

Весь Azure мониторинг-стек (data collection rules, alert rules, action groups) упакован в семь reusable Bicep-модулей и разворачивается одной командой. Воспроизводимо, пригодно к ревью и портативно между подписками и тенантами.

Реализованы комплексные решения DevSecOps, интегрированные в CI/CD пайплайны, включая SonarQube, Trivy и RBAC. Улучшена безопасность и соответствие требованиям в средах Azure и AWS с детальной документацией и руководствами по внедрению.

Спроектировал и внедрил корпоративную стратегию управления секретами, мигрировав креденшалы из CI/CD переменных в Azure Key Vault с UAMI-аутентификацией. Проанализировал 55+ переменных пайплайна, выявил и удалил 30 неиспользуемых, установив повторяемый паттерн для всех будущих миграций сервисов.

Внедрил автоматическое обнаружение аномалий расходов для 62 подписок Azure. Построил automation runbooks с политиками авто-завершения, ежедневным планированием и маршрутизацией уведомлений по командам. Обеспечил проактивное управление расходами для enterprise-масштабных облачных сред.

Спроектировал и развернул автоматизацию health check на базе Azure Policy для 26 App Service ресурсов с zero downtime. Внедрил стратегию поэтапного развёртывания с валидацией на каждом этапе, достигнув 100% успешной конфигурации production-нагрузок и установив повторяемый паттерн для будущих ресурсов.

Развернул виртуальный центр данных на основе Proxmox, управляя виртуальными машинами и обеспечивая высокую надежность с регулярными резервными копиями. Эта настройка гарантирует производительность и безопасность для всех служб.

Реализована комплексная платформа автоматизации виртуализации с Terraform IaC, достигнув 99.5% времени безотказной работы. Создал self-service портал, сократив время создания ВМ с 2-3 часов до 10-15 минут, оптимизировал использование ресурсов на 25% и повысил эффективность инфраструктуры через интеллектуальную автоматизацию.

Автоматизировал сетевую инфраструктуру MikroTik с помощью Terraform и Python, достигнув 99.5% времени работы сети. Сократил время конфигурации с 2-3 часов до 15-20 минут на устройство, значительно снизил ошибки ручной настройки и обеспечил масштабирование с 5 до 25+ сетевых устройств через стандартизированную автоматизацию.

Спроектировал и внедрил безопасную инфраструктуру Azure, используя принципы Infrastructure as Code. Настроил сетевые компоненты, группы безопасности и автоматизированные развертывания. Достиг 99.9% доступности и сократил время развертывания на 70%.

Создал CI/CD конвейеры для платформы электронной коммерции Bosch с использованием Jenkins и Azure DevOps, интегрировал автоматизированное тестирование и ускорил развертывание микросервисов с Commercetools.

Создал автоматизированное решение для резервного копирования Commercetools с использованием Azure Logic Apps, включающее планируемые резервные копии, проверку данных и восстановление, обеспечивая надежность и быстрое восстановление.

Разработал инфраструктуру как код для Azure API Management, внедрив стандартизированный процесс управления API через Terraform. Добился 100% согласованности конфигурации, сократил время развертывания API с 1-3 дней до 15-30 минут и обеспечил безопасную автоматизацию.

Оптимизировал развертывание микросервисов с использованием MACH Composer и GitHub Actions, обеспечив многоразовые рабочие процессы, конфигурации для конкретных сред и автоматизированное тестирование для более быстрых и безошибочных релизов.

Перенес платформу электронной коммерции на Google Kubernetes Engine, внедрив микросервисы, автоматическое масштабирование и мониторинг. Уменьшил время отклика, повысил надежность и снизил затраты на инфраструктуру.

Построил инфраструктуру Kubernetes на Google Cloud Platform, включая кластеры с автомасштабированием, политики безопасности подов, балансировку нагрузки и интегрированный Cloud Monitoring для улучшенной наблюдаемости.

Спроектировал безопасную облачную инфраструктуру с использованием Terraform, внедрив VPC, Security Groups и автоматизированное управление DNS. Представил решения для более 500 участников на конференции EPAM.

Внедрил комплексное решение мониторинга с использованием Prometheus и Grafana, сократив время реагирования на инциденты на 60%. Управлял инфраструктурой для 100+ пользователей с 99.9% доступностью системы. Интегрировал системы оповещения и автоматического реагирования.

Построил платформу проактивного мониторинга с автоматической ежедневной отчётностью через Azure Logic Apps. Внедрил KQL-аналитику для 100+ production-дисков с разделением отчётов Windows/Linux, автоматизацией email и алертингом на основе пороговых значений. Дал командам возможность действовать до возникновения инцидентов.

Внедрил централизованное управление артефактами, мигрировав NuGet-пакеты, deployment-артефакты и базы DACPAC в GitLab Package Registry. Настроил аутентификацию через deploy token, интеграцию CI_JOB_TOKEN и PowerShell-скрипты для получения артефактов, ликвидировав разрозненные источники пакетов и сократив накладные расходы на управление зависимостями.

Реализовал бесшовную синхронизацию репозиториев между BitBucket и GitLab, обеспечивая эффективное межкомандное сотрудничество, согласованность кода в реальном времени и упрощенное управление доступом.

Оптимизировал Git рабочие процессы для нескольких команд, внедрив эффективные стратегии ветвления и зеркалирования репозиториев. Достиг 40% ускорения совместной работы и 60% сокращения хранилища благодаря внедрению Git LFS.

Разработал универсальный инструмент для автоматизации задач импорта в различных средах. Повысил операционную эффективность путем упрощения сложных процессов, сократив время с 15-20 минут до 1-2 минут на один импорт. Использовал Azure Automation для безопасного выполнения с надлежащей обработкой ошибок.

Разработан автоматизированный инструмент для управления релизными ветками, обеспечивающий эффективное определение и блокировку веток release/hotfix в репозиториях. Реализована комплексная система отчетности и стандартизированный процесс релизов, обеспечивающий стабильность кода во время развертывания в production.

Разработал инструмент на Python для выявления неиспользуемых API-клиентов в нескольких проектах Commercetools, снижая риски безопасности и улучшая управление жизненным циклом клиентов. Автоматизировал ранее ручные процессы аудита, сократив время анализа с часов до минут и предоставляя исчерпывающие отчеты.

Создал удобное веб-приложение для доступа к логам кластера AKS, позволяющее командам поддержки быстро получать и анализировать логи без знания Azure Log Analytics. Сократил время доступа к логам с 5-10 минут до 30-60 секунд и внедрил функцию скачивания логов в один клик.

Успешно мигрировал более 50 функций AWS Lambda на Python 3.11, внедрил оценку безопасности, автоматизированное тестирование и представил экспертизу на мероприятиях AWS Weeks 2024.

Руководил ростом технической команды с 5 до 15+ инженеров, создав комплексные программы наставничества и frameworks компетенций. Сократил время адаптации с 4 месяцев до 8 недель, достиг 85% удержания персонала и увеличил производительность команды на 35% через структурированное развитие лидерства.

Восстановил живые credentials service principal облака из внутреннего encrypted secret store legacy CI-системы, для которого нигде не было задокументированной plaintext-копии. Извлёк master key и зашифрованные secret-файлы прямо из работающего контейнера, затем с нуля написал Python-реализацию проприетарной two-layer AES-схемы платформы, чтобы восстановить plaintext. Проверил результат, аутентифицировавшись на живом OAuth2-эндпоинте cloud identity provider, а не просто доверившись результату расшифровки.

Построил самодостаточный capture-the-flag backend для внутреннего AWS security-тренинга: Terraform провиженит свежего, ограниченного по scope IAM-пользователя на каждый сценарий, бот обрабатывает login игроков и проверку статуса, а templated mailer рассылает каждому участнику его собственные credentials. Leaderboard на DynamoDB, захостенный на S3, обновляется вживую по мере решения сценариев: инфраструктура, бот и scoring связаны end-to-end.

Локализовал причину нестабильного federated sign-in на cloud-hosted virtual desktops до конкретной protocol-level ошибки на этапе session-host logon, отдельно от gateway и MFA-этапа, на которые все грешили изначально. Расследование заняло восемь месяцев в трёх разных ticketing-системах: по пути поймал phishing-simulation письмо, принятое за реальный инцидент, и нашёл один orphaned virtual desktop, который молча удерживал capacity из-за stale pool metric, забрав его обратно только после того, как убедился, что живого владельца это не заденет. Отдельно спроектировал и провёл zero-downtime cutover на выделенный статический egress IP, выставив allow-list раньше attach, чтобы не осталось access gap; связанное увеличение vCPU quota для desktop pool подал и закрыл другой инженер, а не он.

Вечером, в цейтноте, во время production deploy отключил delete protection, чтобы форсировать пересоздание Terraform-ресурса, и применил изменение, не передеплоив после этого зависимый сервис; пересозданный ресурс перегенерировал свои service credentials, и зависимый сервис продолжал аутентифицироваться старыми учётными данными, пока alerting не поймал падающие запросы в течение нескольких минут. Определил root cause как собственное изменение, а не совпадение, диагностировал проблему до уровня механизма, а не симптома, и исправил процесс так, чтобы такой класс сбоев не мог повториться.

В одиночку держал production-парк из трёх Jenkins-инстансов целую неделю: диагностировал VM-unreachable алерт как промах в network allow-list, а не outage, через полную probe-матрицу DNS/ICMP/TCP/SSH, и через bisect вычислил истёкший SSH-ключ, молча блокировавший билды двух инженеров, вплоть до точного окна истечения, опираясь только на build history. Через несколько недель верно распознал второй, внешне идентичный credential failure как другую root cause и прямо задокументировал, что на той стороне чинится, а что нет.

Построил и покрыл unit-тестами token-based RBAC permission evaluator после того, как обнаружил, что permissions, отображаемые в cloud portal, и данные живого access token могут законно расходиться в вопросе effective access, смоделировав девять реальных Azure role shapes, включая PIM-eligible против PIM-activated. В процессе поймал два scripting-бага в логике запросов, один из которых ошибочно занижал ограничения при оценке ролей перед запланированной production write на 76 ресурсов. Поймал и исправил его до того, как запись была выполнена, превратив рутинный access-review скрипт в верифицированный safety gate.

Диагностировал задокументированный Azure scaling anti-pattern на живом production App Service plan: scale-out по CPU или memory, но scale-in только по CPU, из-за чего устойчивое memory pressure навсегда блокировало scale-in на плане, который флапал больше 2000 раз за неделю. Спроектировал симметричный фикс из четырёх правил и выкатил его на 76 non-production планов в 22 подписках без единого deployment failure, проверяя каждую настройку повторным чтением из Azure. Представил изменение в одиночку на Change Advisory Board после того, как в середине недели обнаружил незадокументированный approval gate.

Спроектировал и выкатил policy-as-code remediation для purge protection в Key Vault на двух аффилированных Azure-тенантах, сделав необратимость контроля центральным design-ограничением. 8-раундовый adversarial review поймал наивный full-resource replace, который бы молча уронил property из каждого живого policy assignment. Сначала отрепетировал полный цикл audit-to-enforce-to-rollback на изолированной подписке, затем сам провёл аудит готового rollout и поправил собственную цифру coverage прежде, чем это заметил кто-то другой.

Спроектировал и выкатил четыре переиспользуемых Bicep-модуля, автоматизирующих IP address management через Azure Virtual Network Manager, заменив ручное распределение CIDR на policy-driven автоматическое назначение subnet. Проверил деплой end-to-end на изолированной подписке перед merge: чистый прогон меньше 2 минут автоматически назначил address blocks для VNet и всех трёх subnets, а legacy VNet задеплоился из того же модуля в том же прогоне без единой регрессии.

Мигрировал аутентификацию пайплайнов с долгоживущих SPN-секретов на федеративный Workload Identity, без flag-day. Проверил, что выводимые креденшалы ещё работают, перед удалением, и выпустил backward-compatible rollout, чтобы каждый сервис переходил в своём темпе. Ноль секретов в пайплайне.

Четыре Logic Apps мигрировали между двумя тенантами тем же утром; две упали с Graph 404. 20-агентное 3-раундовое исследование свело это к изменению OIDC domain-ownership после поглощения, проверено независимо на живом тенанте. Чистый same-day rollback и решение, сформулированное для архитектора.

Production-сервис за CDN edge возвращал HTTP 200, но HTTPS 503. Локализовал сбой на edge слоистыми curl / dig / openssl пробами, доказал, что TLS терминируется чисто client-to-edge, и нашёл реальный сбой на 443-listener origin-гейтвея. Сначала отключил проверку на одном ресурсе, чтобы фикс не перезапустил живое приложение.

Взял на себя живое владение недокументированным, бизнес-критичным SQL transactional-replication потоком (Managed Instance в Azure SQL) после того, как команда-владелец ушла. Построил recovery-ladder, применимый под давлением, подключил нового enterprise-клиента и оставил runbook, который прежняя команда не написала. Новый клиент поднялся с латентностью 00:00:00.

Production деплой-пайплайн не имел dry-run, так что зелёные прогоны были единственным сигналом. Построил what-if twin, валидирующий против реальных подписок той же identity, что и деплоит. Он поймал дефект, скрытый зелёным прогоном: перезапись тега на существующей resource group, нарушавшая constraint «ничего не трогать».

Система на GitHub Actions, которая по умолчанию планирует, гейтует apply за двумя отдельными подтверждениями, сама вооружает бюджетные алармы и сносит всё до нуля с проверенным teardown. Около $0.15 за цикл. Даёт малой команде репетировать реальную инфраструктуру end-to-end, не ожидая никого.

Реализован комплексный DevSecOps пайплайн с интеграцией 10+ инструментов безопасности, достигнув значительного снижения уязвимостей. Автоматизировал соответствие требованиям SOC 2, PCI DSS, улучшил время реагирования на инциденты на 75% и установил проактивный мониторинг безопасности в мультиоблачной инфраструктуре.

Построил и четыре раза пересобрал за 18 месяцев, закончив полным архитектурным ресетом на Next.js, PostgreSQL и Prisma, выполненным за три дня. Реализует рабочий spaced-repetition алгоритм и event-sourced движок XP и streak с append-only transaction log, подкреплённый почти 1200 сгенерированными вопросами и 320+ проходящими тестами. Инфраструктура работает на Terraform-provisioned Azure с destroy-воркфлоу, который бэкапит базу перед сносом инфраструктуры; более ранняя self-hosted итерация на Proxmox-сервере выявила и устранила несовместимость MongoDB с набором CPU-инструкций.

Построил и поддерживает полный content pipeline за публичным каталогом на 118 видео: захват кадров headless-браузером на 12fps, стадия сборки на FFmpeg с broadcast-standard loudness normalization и генерация text-to-speech одним запросом, чтобы сохранить естественную просодию на протяжении всего монолога. Отдельный catalog-management слой подтягивает обратно уже опубликованные видео канала, прогоняет dedup-проход по всему каталогу и использует multi-agent fan-out проход, чтобы сопоставить каждое выпущенное видео с проектом, из которого оно собрано. Применяет ту же audit-дисциплину в content-production практике, что и в инфраструктурной работе: задокументированный post-mortem после раннего неудачного рендера на смежном pipeline, и явный budget cap на более поздней серии, который вывел трату ровно на целевую цифру.

Настроил Nginx для подключения домена и SSL, улучшая безопасность и эффективность веб-сервиса. Подстроил серверные блоки для улучшения производительности, установил SSL для шифрованной передачи данных.

Настроил Jenkins для автоматизированных рабочих процессов и непрерывной интеграции, настроив конвейеры и интегрировав их с системами управления версиями. Это увеличило эффективность, скорость и последовательность разработки.

Создал инфраструктуру с использованием Docker-compose, соединив сайт WordPress с базой данных MySQL. Настроил сервер WordPress на порту 8080 и настроил MySQL для эффективного взаимодействия с сайтом.

Развернул Jira для управления проектами, настроил ее с помощью автоматических скриптов для отслеживания задач, планирования спринтов и рабочих процессов команды, тем самым повысив производительность и соответствуя методам Agile.

Разработал двухигровую шахматную игру с использованием React, интегрировав классические правила в динамичный интерфейс. Эффективно управлял состоянием игры для улучшенной стратегической игры.

Разработал специализированную CRM-систему для Pharmbiotest, улучшив отслеживание обслуживания, управление базой данных клиентов и программы лояльности. Оптимизировал для улучшения взаимодействия с клиентами и оптимизации доставки услуг с использованием передовых инструментов баз данных.

Разработал интернет-магазин Foxtar, обширную онлайн-платформу с дружелюбным дизайном. Внедрил функции электронной коммерции, такие как списки продуктов и корзина для полного опыта покупок.

Разработал приложение на React, имитирующее опыт электронной коммерции с использованием FakeStoreAPI. Возможности включают просмотр продуктов, добавление их в корзину и взаимодействие с API.

Создал веб-приложение для поиска репозиториев на GitHub, позволяющее пользователям искать, просматривать детали и сохранять избранные репозитории. Использует API GitHub для получения данных в реальном времени.

Создал интерактивный калькулятор с использованием Vue.js, с функциями отмены и повтора действий. Этот проект демонстрирует возможности Vue.js в области реактивности и управления состоянием.

Создал адаптивную лендинг-страницу с использованием HTML и CSS, с акцентом на адаптивном дизайне. Применил продвинутый CSS для гибкости на разных устройствах, обеспечивая бесперебойное взаимодействие с пользователем.