Леонид Гольдберг

ИТ-решения и внедрение ИИ в бизнес-процессы

Соединяю инженерную экспертизу с пониманием бизнес-процессов, чтобы создавать решения, которые автоматизируют операции, ускоряют принятие решений и повышают эффективность.

React / Next.js
Python (Django)
PostgreSQL
Model Context Protocol (MCP)
Cursor / Claude Code
RAG / Agents
Docker
React / Next.js
Python (Django)
PostgreSQL
Model Context Protocol (MCP)

Код — это инженерное искусство

Современная веб-разработка требует большего, чем просто функциональность. Проектирую интерфейсы, которые понятны пользователю, стабильны в работе и масштабируются вместе с бизнесом.

React & Next.js

Серверные компоненты, edge-рендеринг и оптимизированная гидратация. Приложения загружаются быстро и остаются быстрыми при росте нагрузки.

Быстро. Надежно. Масштабируемо.

UX/UI-инжиниринг

Pixel-perfect интерфейсы с продуманными микро-взаимодействиями. Каждый компонент решает задачу пользователя и ведет к целевому действию.

КомпонентОнлайн
Состояние
загрузка
→
готово
Рендер
SSR
+
Гидратация
ВЫХОД
Отрисовка
<12ms

Как мы работаем

От концепции до продакшена — структурированно, прозрачно, с измеримым прогрессом.

Шаг 1

Аналитика и архитектура

Фиксируем требования, выбираем стек и проектируем архитектуру с запасом по масштабированию. Четкий скоуп, реалистичные сроки.

Шаг 2
PR одобрен

Разработка и итерации

Спринтовая разработка с постоянной обратной связью: вы видите прогресс на стейджинге, вносите правки и подтверждаете каждую итерацию.

Шаг 3
Сборка: ОК
Тесты: 100%

Деплой и поддержка

Деплой уровня production с CI/CD-пайплайнами, мониторингом и документацией. Продукт запускается стабильным и сопровождаемым.

Full-stack интеграция

React/Next.js на фронтенде, Django или Node.js на бэкенде, PostgreSQL для данных, Docker для поставки. Каждый слой проектируется как часть единой архитектуры.

В итоге приложение работает как единая система — API отвечают за миллисекунды, интерфейсы дают устойчивый UX, инфраструктура масштабируется под нагрузку.

ФронтендБэкенд

Система синхронизирована

2ms

База и кеш обновлены

Узел App Router
Слой хранения
PostgreSQL + Redis
ГОТОВО

Ключевые компетенции

Full-stack инженерия с продуктовым подходом и техническим лидерством. Проектирую масштабируемые системы, автоматизирую бизнес-процессы и отвечаю за качество на всех этапах разработки.

Full-stack архитектура

Проектирую и строю сложные веб-продукты с нуля: строгая доменная типизация в TypeScript, SSR/ISR для SEO, оптимизация баз данных и кеша.

Фронтенд
Next.js, React, Tailwind
Бэкенд
Python/Django, Node.js
Данные
PostgreSQL, Redis
Ключевой фокус

ИИ-интеграции и MCP

Встраиваю LLM (GPT-4, Claude) в бизнес-процессы: ассистенты, аналитика, автоматизация. Проектирую безопасный доступ к данным через MCP.

Архитектура MCP
Хост (LLM)
MCP-сервер
↳call_tool("query_db")
↳read_resource("api/docs")

Возможности

RAG-пайплайны и векторный поиск
Function Calling и подключение инструментов
Guardrails и безопасность ИИ

Автоматизация

Оркестрирую процессы через сценарии, вебхуки и Python-скрипты. Связываю CRM, мессенджеры, БД и генерацию юридической/технической документации.

ВебхукиCron-задачиПарсинг данных
cursor_agent.py — MCP-сценарий
import mcp_server
from ai_engine import CursorAgent

# Безопасно подключаем внутренние инструменты через MCP
client = mcp_server.connect(transport="stdio")

async def refactor_codebase(context):
plan = await client.tools.call(
"analyze_dependencies",
{ "path": "./src/legacy" }
)
return CursorAgent.apply_diff(plan)

➜ Терминал _
AI-NATIVE ИНЖЕНЕРИЯ

Разработка, усиленная ИИ

Выстраиваю процесс разработки с ИИ-агентами. Использую Cursor, Claude и Gemini CLI, чтобы ускорять рутину, рефакторинг и тестирование.

  • Стандарты MCP: Подключаю базы данных и API как инструменты для LLM прямо в IDE.
  • Быстрое прототипирование: От идеи до рабочего прототипа за часы, а не дни.
  • Контроль качества: ИИ-ревью кода и автоматическая генерация юнит-тестов.

Эффект и инфраструктура

Техническое лидерство, ориентированное на бизнес-результат. Строю системы, которые не просто работают, а масштабируются и дают ROI.

Архитектура систем • ИНЖЕНЕРИЯ

План масштабирования

Задача
Проектирование и внедрение единой экосистемы. Объединяю разрозненные сервисы в высокопроизводительную платформу с продуманной моделью доступа и модульной API-архитектурой.
Бизнес-эффект
Сократил операционные разрывы на 40%, обеспечил консистентность данных и заложил фундамент для быстрых релизов и масштабирования.
Next.js 15Django 5PostgreSQLМикросервисы
Единое ядро данных
Миграция без простоя
> статус: инициализация system_core> синхронизация service_mesh...> api_latency: 14ms> статус: стабильный
ИИ-операции • АВТОМАТИЗАЦИЯ

Интеллектуальный процесс

Задача
Внедрение приватных LLM и автономных агентов. Построение RAG-систем, которые связывают неструктурированные данные с действиями в CRM/ERP и внутренними инструментами.
Бизнес-эффект
Автоматизировал 70% обработки документов и квалификации лидов, сократив время реакции на входящие запросы в 2,5 раза.
LangChainOpenAI / ClaudeВекторная БДИнтеграции
Guardrails для приватных данных
Оркестрация процессов
> агент: lead_qualification_active> контекст: parsing incoming_data> найдено: high_value_lead> действие: crm_entry_created
Контроль качества • ЛИДЕРСТВО

Протокол стабильности

Задача
Рефакторинг легаси-кодовой базы и построение современного SDLC. Внедрение тестирования, CI/CD-пайплайнов и наблюдаемости.
Бизнес-эффект
Снизил долю неудачных релизов до <1% и повысил скорость разработки за счет погашения техдолга и автоматизации QA.
CI / CDUnit / E2E тестированиеНаблюдаемостьDevOps
Предсказуемые релизы
Ускорение разработки
> сборка: ОК> тесты: 100% пройдено> покрытие: 94.2%> деплой: готово

Вопросы и формат работы

Вы работаете как инженер или менеджер продукта?
Совмещаю инженерную и продуктовую роли: отвечаю за архитектуру, UX и метрики, беру на себя реализацию под ключ и довожу решение до измеримого результата.
Что такое MCP и зачем это моему проекту?
Model Context Protocol (MCP) — стандарт безопасного подключения данных и инструментов к LLM. Он позволяет подключать БД и API без утечек контекста, снижает галлюцинации и делает ИИ полезным в реальных процессах.
Как обеспечивается безопасность данных при работе с ИИ?
Использую enterprise-подход: локальная обработка данных где возможно, маскирование PII, разграничение прав, guardrails и аудит обращений к модели.

Готовы усилить продукт и процессы
Покажу, где технологии дадут быстрый бизнес-эффект.

Провожу аудит архитектуры, выстраиваю автоматизацию и внедряю ИИ с учетом безопасности, метрик и ROI.