PRODUCT & SYSTEMS ENGINEER

Eldiyar

Беру продукт от идеи до работающей системы и отвечаю за то, чтобы он не падал, не терял деньги и не удивлял вас в три часа ночи.

Шесть лет строю системы там, где ошибка стоит дорого: платежи, криптовалютные операции, финансовые сервисы, торговые системы, сервисы реального времени. Работаю один или как ведущий инженер небольшой команды: собираю требования, проектирую, пишу, запускаю в эксплуатацию и остаюсь ответственным за результат после запуска.

Обсудить задачу

6 лет в критичных системахfintech · web3 · trading · realtimeАнталья, Турция · удалённо (Европа, СНГ, Ближний Восток)полная занятость или контракт

РЕЗУЛЬТАТЫ

Ключевые результаты

3 000+ RPS и 100+ млн запросов в сутки

Спроектировал микросервисное платёжное ядро на Encore.ts (Clean Architecture). Обеспечил сквозной аптайм 99,99%.

−90% операционных издержек на on-chain комиссии

Внедрил алгоритм sweep-on-deposit с программной арендой энергии TRON и динамическим gas top-up в EVM.

3 млн+ мультичейн-кошельков

Создал event-driven конвейер real-time трекинга транзакций со сплиттингом депозитов и nonce-tracking. Снизил settlement latency до 2–3 секунд.

−70% нагрузки на публичные RPC-ноды

Разработал WebSocket-движок мониторинга DEX-пулов в 15+ сетях с двухуровневым Redis-кэшем.

3 часа → 3 минуты на обработку заявки

Спроектировал State Machine жизненного цикла сделок и ролевую модель доступа RBAC.

10 000+ одновременных WebSocket-соединений

Разработал мультитенантную изоляцию медиа-сессий с отдельным Node.js-процессом на комнату.

Задержка <250 мс и −40% расходов на AI-API

Спроектировал event-driven шину OpenAI, Deepgram и ElevenLabs с кэшированием и дедупликацией.

−50% ложных торговых сигналов

Разработал Scoring Engine: 6-факторная оценка, Regime Classifier и HTF consensus-гейт.

30–60 минут → 10–15 секунд на отчёт

Спроектировал аналитику из 12+ микросервисов на Redis Streams и n8n.

До 60 000 RPS

Разработал отказоустойчивую шину сообщений на Apache Kafka и NATS.

ЧТО Я ДЕЛАЮ

Компетенции

Запуск продукта с нуля.

От разговора «нам нужно вот это» до работающей версии в проде. Формулирую требования, выбираю архитектуру, пишу, запускаю, дорабатываю по обратной связи.

Критичный backend: платежи, реальное время, высокая нагрузка.

Системы, которые обрабатывают деньги и события клиентов, должны работать под нагрузкой, при сбое сети и ошибке партнёра. «Работает у меня на ноутбуке» здесь ничего не значит.

Финтех и криптоплатежи.

Приём и распределение средств, кошельки, хранение активов, KYC/AML, сокращение комиссий. Провёл платформу через внешний аудит безопасности.

ИИ-функции в продукте.

Аналитика, документы, новости, голосовые и текстовые ассистенты, которыми пользуются каждый день. Контролирую качество и стоимость.

Спасение проектов.

Прихожу в систему, которая падает, тормозит или переросла архитектуру. Разбираюсь, чиню и объясняю понятным языком, что было не так.

Инженерная дисциплина.

Код-ревью, менторство и правила разработки. Провёл более 100 подробных разборов чужого кода, обучал middle и senior-разработчиков.

КЕЙСЫ

Проекты

CASE 01

Торговая система с ИИ-аналитикой

Задача: Автоматическая торговля криптовалютой теряла деньги на ошибочных сигналах, а подготовка рыночной аналитики занимала до часа.
Моя роль: Вёл продукт: постановка задачи, архитектура, разработка, запуск и эксплуатация.
Что построил: Систему принятия торговых решений с многофакторной оценкой рынка и жёсткими ограничителями риска. Отдельно — сеть ИИ-агентов для параллельного анализа рынка, новостей и прогнозов.
Что изменилось: Риск ограничен заранее, а рыночная аналитика готовится за секунды, а не за час.

−50% ложных сигналов10–15 сек на отчёт вместо 30–60 мин3% капитала — потолок дневного убытка99,99% доступности

стек

Node.js (Bun)TypeScriptPythonPostgreSQL (TimescaleDB)RedisCCXTn8nOpenAI API

технические результаты

Разработал Scoring Engine: 6-факторная система с PIT-MAD нормализацией, 5-состояний Regime Classifier и HTF consensus-гейт; снизил ложные сигналы на 50%.
Спроектировал risk management на Carver volatility targeting, 15 Pre-Trade Risk Guards и матрицу выходов на 8 сценариев; ограничил дневную просадку 3%.
Построил Event-Driven аналитическую архитектуру из 12+ микросервисов на Redis Streams и n8n; ускорил отчёты с 30–60 минут до 10–15 секунд.

CASE 02

Платёжная инфраструктура для криптовалют

Задача: Компания теряла значительные суммы на комиссиях за переводы, а зачисление платежей клиентам было медленным и ненадёжным при росте нагрузки.
Моя роль: Ведущий инженер платёжного ядра и системы хранения активов.
Что построил: Платёжную платформу, следящую за событиями в 15+ блокчейн-сетях, автоматически собирающую средства и оптимизирующую комиссию по каждой операции.
Что изменилось: Комиссии сократились на 90%. Зачисление занимает секунды, платформа обрабатывает 100 млн обращений в сутки.

−90% расходов на комиссии100 млн запросов/сутки при 99,99%2–3 сек на зачисление3 млн кошельков под наблюдением

стек

Web3NestJSEncore.tsRedisPostgreSQLTRONEVM NetworksEvent-Driven Architecture

технические результаты

Спроектировал микросервисную архитектуру платёжного ядра на Encore.ts (Clean Architecture), обеспечив 3 000+ RPS и 99,99% uptime.
Разработал WebSocket-движок мониторинга DEX-пулов в 15+ сетях; разгрузил публичные RPC-ноды на 70% и снизил latency до <200 мс.
Внедрил sweep-on-deposit, программную аренду энергии TRON и динамический EVM gas top-up; сократил комиссии на 90%.

CASE 03

Платформа обмена валют с полным контролем документов

Задача: Заявка на обмен криптовалюты на обычные деньги обрабатывалась вручную по три часа, а платформе предстоял внешний аудит безопасности.
Моя роль: Инженер полного цикла: серверная часть и интерфейс операторов.
Что построил: Систему, где каждая сделка проходит по строгому сценарию; встроил KYC/AML, разграничение прав, двухфакторную защиту и поддержку восьми языков.
Что изменилось: Заявка стала обрабатываться за минуты вместо часов. Платформа прошла внешний аудит безопасности и вышла в новые регионы.

3 часа → 3 минутывнешний аудит пройден8 языковых зон

стек

NestJSReact.jsReduxPostgreSQLRedisState MachineRBACDDD

технические результаты

Спроектировал State Machine жизненного цикла сделок и RBAC; сократил время обработки с 3 часов до 3 минут.
Разработал DDD modular monolith и API-first pipeline с генерацией типов для frontend-клиента.
Интегрировал KYC/AML, MFA, инвалидацию сессий и верификацию вебхуков; платформа прошла внешний аудит безопасности.

CASE 04

Синхронный перевод речи для международных мероприятий

Задача: Тысячи участников должны слышать спикера на своём языке без задержки и обрыва звука.
Моя роль: Ведущий инженер платформы реального времени.
Что построил: Систему распознавания, перевода и озвучивания речи на 50+ языках для тысяч слушателей одновременно с горячим переключением языка.
Что изменилось: Продукт вышел в эксплуатацию. Расходы на внешние ИИ-сервисы сократились на 40%.

10 000+ слушателей<0,25 сек задержки−40% расходов на ИИ-сервисы50+ языков

стек

Node.jsReact.jsWebSocketOpenRestyRedisDeepgramElevenLabsOpenAI

технические результаты

Разработал мультитенантную изоляцию медиа-сессий на OpenResty, Redis и PM2, обеспечив стабильную обработку 10 000+ WebSocket-соединений.
Спроектировал event-driven шину AI-провайдеров с кэшированием и дедупликацией; снизил задержку до <250 мс и API-расходы на 40%.
Реализовал горячее переключение между 50+ языками без потери пакетов и WebSocket-сессий.

CASE 05

Платформа управления сетью торговых автоматов

Задача: Тысячи автоматов в разных городах: платежи, налоговая отчётность, удалённая настройка устройств и продажи в реальном времени.
Моя роль: Инженер серверной части, участник проектирования архитектуры.
Что построил: Основу платформы для всех событий от устройств и двусторонний канал связи с автоматами для удалённой настройки.
Что изменилось: 99% транзакций фискализируются автоматически; архитектура рассчитана на десятикратный рост парка устройств.

99% транзакций автоматическидо 60 000 событий/сек10-кратный запас роста

стек

TypeScriptNode.jsPostgreSQLRedisApache KafkaNATSRabbitMQDocker

технические результаты

Спроектировал EDA-ядро мультитенантной SaaS-платформы с запасом под 10-кратное масштабирование парка IoT-устройств.
Разработал отказоустойчивую шину на Apache Kafka и NATS с пиковой пропускной способностью до 60 000 RPS.
Реализовал двунаправленный протокол связи с терминалами и автоматическую фискализацию 99% транзакций.

CASE 06

Конвейер оцифровки книг

Задача: Издательству нужно было перевести тысячи изданий в цифровой вид и подготовить к печати без месяцев ручной работы.
Моя роль: Инженер полного цикла, от сбора данных до готового файла.
Что построил: Автоматический конвейер сбора, нормализации данных и подготовки файлов к печати, который при сбое продолжает с контрольной точки.
Что изменилось: Система заменила ручную работу внешних подрядчиков и возобновляет обработку после сбоя без потери прогресса.

4 000+ изданийв 10 раз быстрее0% потерь при сбоях−50% расходов на хранение

стек

PlaywrightBunNode.jsCheerioPythonFFmpegCKEditor

технические результаты

Спроектировал и вывел в production end-to-end конвейер агрегации 4 000+ SKU издательского каталога.
Разработал отказоустойчивый оркестратор загрузок с 64 изолированными воркерами и checkpoint resume; увеличил пропускную способность в 10 раз.
Построил batch-конвейер Sharp/FFmpeg, сокративший объём хранилища на 50% без потери качества.

ПРИНЦИПЫ

Как я работаю с ИИ

ИИ ускоряет разработку, но уверенно ошибается. Поэтому у ИИ в продукте должны быть чёткие границы и проверки.

Спецификация

Записанный объём работ, явно указанное «что мы НЕ делаем» и критерии приёмки — до первой строки кода.

Контекст

ИИ хорош ровно настолько, насколько хорошо ему объяснили задачу и показали систему.

Агенты

Несколько ИИ-исполнителей могут параллельно работать над разными частями задачи по чётким правилам.

Проверки качества

Для каждой ИИ-функции есть набор эталонных примеров с известным правильным ответом.

Безопасность

ИИ не получает доступа шире, чем нужно для задачи. Деньги и данные клиентов проходят детерминированную проверку.

Наблюдаемость

В логах видно, что сделал ИИ, почему и сколько это стоило. Любое решение можно разобрать после выполнения.

Контроль стоимости

Расходы отслеживаются по каждой функции: кэширование, выбор модели и запасные сценарии.

Границы применения

ИИ — для аналитики, текстов, черновиков и гипотез. Деньги, права доступа и критичные операции — только детерминированный код.

Ответственность

Ни одна строка не уезжает в продакшн без моей проверки. «Так написал ИИ» — не объяснение.

КОМУ ПОДХОЖУ

Кому я подхожу

Основателям на стадии от идеи до первых клиентов.

Нужен человек, который закроет продукт целиком, а не отдельную его часть.

Финтех- и криптокомпаниям.

Платежи, кошельки, хранение активов, проверка клиентов, снижение комиссий.

Командам, которые упёрлись в потолок.

Система тормозит, падает под нагрузкой или её страшно менять. Предложу понятный план.

Бизнесу, который хочет внедрить ИИ по-настоящему.

ИИ-функция с измеримым качеством, предсказуемой стоимостью и понятными границами.

Компаниям с высокой ценой ошибки.

Там, где сбой означает потерянные деньги, испорченные данные или разговор с регулятором.

не подхожу

Не подхожу, если нужен исполнитель без права голоса или если цель — набить функциональность к дедлайну без мысли о поддержке через полгода. Скажу прямо, если считаю план ошибочным.

ФОРМАТ

Как со мной работать

Полная занятость

удалённо, с пересечением по европейскому времени.

Контракт на проект

фиксированный объём, зафиксированные сроки и критерии приёмки.

Частичная занятость как ведущий инженер

несколько дней в неделю: архитектура, ревью, направление команды.

Аудит и спасение системы

короткий формат: разбираюсь в проблеме, отдаю отчёт с приоритетами и планом.

Начинаем с короткого разговора о задаче. После него скажу, берусь ли за работу и сколько она будет стоить.

Обсудить задачу