Фон

Юрий Шульдешов

Solo Product Engineer

Обсудить проект

Кому подхожу

Работаю с проектами, где есть сложность и нужно навести порядок

Стартапы, у которых всё «на костылях»

Быстро выросли, а инфраструктура не успела

Компании с ростом нагрузки

Проблемы масштабирования, база падает, тормозит

Проекты с хаосом в DevOps

Релизы непредсказуемы, падения частые, нет процессов

Команды без сильного техлидера

Нет того, кто возьмёт ответственность за технику

Что делаю

Production-готовые AI/LLM-продукты, архитектура платформ и техническое руководство — через ИП

AI-продукт за 3–4 недели

Production-готовое AI/LLM-решение под вашу задачу. RAG, multi-tenant, security, observability — в 3–5 раз быстрее классической разработки за счёт методологии AI-First. Кейс: ControlTalk AI Core (собственный production-продукт).

от 500 000 ₽ / проект

AI-First трансформация команды

Внедряю AI-First в разработку. Обучение разработчиков, регламенты, аттестация. 4 недели обучения + 2 недели аттестации. Уже применяется в действующих командах разработки.

от 250 000 ₽ / месяц

Tech Director / Архитектор на проект

Технологическое руководство, архитектурные решения, AI-First методология. Через ИП, гибкий формат вовлечения 20–30 часов в неделю. Не штатная позиция.

от 300 000 ₽ / месяц

Архитектура платформ

Проектирование микросервисов, событийная архитектура, разделение OLTP/OLAP. От аудита до внедрения. Стабильная и расширяемая основа продукта.

DevOps и инфраструктура

CI/CD, Kubernetes, GitOps, observability, DevSecOps. Быстрые и предсказуемые релизы, инфра как код, безопасность в пайплайне.

Технический аудит

Аудит кода, инфры, безопасности, процессов разработки. Отчёт с приоритетами и дорожной картой стабилизации на 3–6 месяцев.

Мои продукты

Production AI-разработки, сделанные по методологии AI-First

ControlTalk AI Core 2026

Production-готовое AI-ядро для аналитики маркетплейсов. RAG-архитектура с защитой от галлюцинаций, multi-tenant, AES-256-GCM шифрование, SSE streaming, Extension API. Hybrid PG + ClickHouse через флаг.

5200 строк backend + 1500 строк frontend, 88 тестов, 200 KB документации. Разработка через AI-First.

RAGMulti-tenantSSEPostgreSQLClickHouseAES-256-GCM

AI-платформа для legal-tech 2025–2026

Production-готовая AI-платформа уровня Enterprise в legal-tech (со-разработка). Сейчас на паузе по бизнес-причинам.

LLMLegal-techEnterpriseAI-First

Кейсы

Простым языком — что было, что сделано, что получили

ControlTalk AI Core
AI-First

ControlTalk: production AI-продукт за дни

AI/ML | Production-продукт

  • Задача: AI-ядро для аналитики маркетплейсов (RAG, multi-tenant, security)
  • Сделано: backend + frontend + 88 тестов + документация по AI-First методологии
  • Результат: production-готовый продукт за 3–4 дня вместо месяцев
AI-First методология
AI-First

AI-First пилот в SaaS-команде

SaaS | Трансформация процессов

  • Задача: ускорить продуктовую разработку через AI-инструменты
  • Сделано: ТЗ + рабочий код в 3 репозиториях за неделю, регламенты, обучение команды
  • Результат: рабочая методология AI-First в команде, аттестация разработчиков
Переход на микросервисы

Переход на микросервисы

E-commerce | Архитектурная трансформация

  • Проблема: монолит не тянет, релизы блокируют друг друга
  • Сделано: разбор монолита, API Gateway, постепенная миграция
  • Результат: независимые релизы, стабильность под нагрузкой
Нестабильные релизы

Нестабильные релизы, падения

Fintech | Reliability engineering

  • Проблема: релизы ломали прод, инциденты каждый день
  • Сделано: CI/CD, DevOps, поправили архитектуру
  • Результат: релизы ежедневно, стабильность
Масштабирование БД

База не выдерживает нагрузку

Аналитика | Оптимизация производительности

  • Проблема: аналитика тормозит, отчёты считаются часами
  • Решение: разделение OLTP/OLAP, ClickHouse
  • Результат: ускорение аналитики в десятки раз
Процессы разработки

Нет процессов

Scale-up | Трансформация процессов

  • Проблема: кто что делает — непонятно, дедлайны срываются
  • Решение: Kanban, QA, DevOps-процессы
  • Результат: предсказуемая разработка
Аудит backend

Аудит backend-инфраструктуры

E-commerce | Технический аудит

  • Проблема: слабые места, техдолг, непонятно с чего начать
  • Сделано: аудит кода, инфры, рекомендации по приоритетам
  • Результат: план на 6 месяцев, стабилизация
Безопасность DevSecOps

Безопасность и DevSecOps

HealthTech | Security аудит

  • Проблема: уязвимости, нет контроля в пайплайнах
  • Решение: аудит уязвимостей, DevSecOps в CI/CD
  • Результат: безопасность вшита в процесс
Стартап с нуля

Стартап с нуля за 3 месяца

EdTech | MVP под ключ

  • Проблема: идея есть, команды и продукта нет
  • Сделано: MVP, backend, frontend, CI/CD, команда под ключ
  • Результат: работающий продукт, процессы
CTO на аутсорсе

CTO на аутсорсе

PropTech | Техническое руководство

  • Проблема: нет сильного техлидера
  • Сделано: 6 месяцев сопровождения, архитектура, найм тимлидов
  • Результат: управляемая инженерная система
Миграция на микросервисы

Миграция на микросервисы

B2C-платформа | Zero-downtime миграция

  • Проблема: монолит не масштабируется
  • Решение: Strangler Fig, поэтапный вывод сервисов
  • Результат: zero-downtime миграция
GitOps инфраструктура

GitOps и инфраструктура

Enterprise SaaS | Infrastructure as Code

  • Проблема: ручные деплои, дрифт между окружениями
  • Решение: Terraform, ArgoCD, Git как источник правды
  • Результат: self-healing окружения
DevSecOps в пайплайне

DevSecOps в пайплайне

HealthTech | DevSecOps & Compliance

  • Проблема: безопасность — после факта
  • Решение: SAST, DAST, сканирование в CI
  • Результат: уязвимости отсекаются до прода
CI/CD в финтехе

CI/CD в финтехе

Fintech | Release engineering

  • Проблема: релизы раз в неделю, страшно трогать прод
  • Решение: Docker, GitLab, канарейки, zero-downtime
  • Результат: ежедневные релизы

Обо мне

Юрий Шульдешов

Independent AI Engineer / Platform Architect. 15+ лет в IT, 10 лет в финтехе

Делаю production-готовые AI/LLM-продукты для растущих компаний по методологии AI-First — быстрее в разы за счёт правильного использования AI-инструментов в разработке.

Работаю через ИП на нескольких клиентов одновременно. Закрываю задачи AI-инженерии, архитектуры платформ, DevOps-трансформации и технического руководства. Не претендую на штатные позиции — формат сотрудничества: фиксированный контракт или проектная работа.

За последний год сделал собственный AI-продукт ControlTalk — production-готовое RAG-ядро для маркетплейс-аналитики. Внедряю AI-First в командах разработки — обучение, регламенты, аттестация.

Имена текущих и прошлых клиентов не разглашаю — конфиденциальность стандартная часть сотрудничества. Детали проектов готов обсудить на личной встрече под NDA.

Как проходит работа

Прозрачный процесс от первого звонка до результата

Разбор проекта

Понять задачу, контекст, ограничения

Аудит

Оценить текущее состояние, узкие места, риски

План

Дорожная карта, приоритеты, сроки

Реализация

Делаем по плану, итеративно

Контроль

Метрики, ретро, поддержка

Почему я

Работаю на результат

Беру ответственность

Быстро навожу порядок

Есть команда

Разберу ваш проект и покажу точки роста за 30 минут

Бесплатный разбор. Покажу, где затыки и что делать дальше.

Записаться

FAQ

Частые вопросы по формату работы и методологии

В каком формате работаете?
Через ИП — фиксированный контракт или проектная работа. Не претендую на штатные позиции. Формат вовлечения 20–30 часов в неделю на одного клиента.
Сколько клиентов одновременно?
Обычно 2–3 одновременно. Это диверсификация и стабильность для меня и для клиентов: ни один проект не зависит от моего отпуска или болезни, а клиент получает доступ к опыту от других работ.
Как работает AI-First методология?
Правильное использование AI-инструментов на всех этапах — от ТЗ и архитектуры до кода, тестов и документации. На примере ControlTalk: production-готовое AI-ядро (5200 строк backend, 1500 строк frontend, 88 тестов, 200 KB документации) собрано за 3–4 дня вместо месяцев классической разработки.
Можете ли руководить командой удалённо?
Да. Был опыт CTO с ростом команды с 8 до 25 человек. Сейчас работаю как Tech Director сразу на нескольких проектах удалённо — есть отлаженные процессы постановки задач, ревью и контроля результата.
Какие гарантии?
Возврат средств в течение 14 дней, если результат не соответствует договорённостям. Прозрачные итерации с регулярным контролем — никаких сюрпризов в конце контракта.
Сколько стоит запустить AI-продукт под ключ?
От 500 000 ₽ за проект (3–4 недели). В цену входит архитектура, разработка, тесты, документация и deploy. Точная оценка — после 30-минутного разбора задачи.

Контакты

Telegram, Email, LinkedIn — пишите, отвечу в течение дня