Skip to content
pavel·smolin
enrupl

Staff Product Engineer · AI-системы

Строю production AI-системы.

Я продуктовый инженер уровня Staff с опытом более 10 лет: создаю и запускаю production-софт в AI, финтехе, вебе, мобайле и Web3. Работаю со всем стеком: архитектура, бэкенды на TypeScript и Node.js, React и Next.js, React Native, LLM-системы, интеграции и надёжность в продакшене.

Работать вместеПосмотреть проекты
Павел Смолин на фоне моста Золотые Ворота в Сан-Франциско
Сан-Франциско · 2026
10+лет production-разработки
Web + mobileCouncil — AI-продукт, созданный в одиночку
82%AI-запусков больше не ждут планировщик

Чем занимаюсь

Больше всего пользы я приношу там, где сходятся продуктовые решения, архитектура и практическая реализация.

Сложные продукты — от идеи до продакшена.

01

AI-системы

Проектирую и запускаю LLM-системы для продакшена: оркестрация нескольких моделей, структурированные ответы, стриминг, оценка качества, надёжность, оптимизация стоимости и агентные сценарии.

02

Продуктовая разработка

Довожу продукты от идеи до продакшена в вебе и на мобильных, сочетая продуктовое мышление с практической инженерией.

03

Архитектура и платформы

Проектирую поддерживаемые TypeScript-системы, API, интеграции, инфраструктуру и процессы разработки, которые растут вместе с продуктом.

Кейсы

Системы, за которые я отвечал целиком: задача, решения и что изменилось.

Доказательства, а не портфолио.

AI-продукт · Web, iOS, Android

Council: AI-продукт на нескольких моделях, созданный и выпущенный в одиночку

  • 3модели на сессию
  • 2 → 1платёжных провайдера, один источник истины
  • 1бэкенд для веба и мобайла
Задача
Одна модель — одно мнение. Council задаёт один и тот же вопрос нескольким независимым моделям и сводит их ответы в одну рекомендацию с явной оценкой согласия.
Моя зона
Всё: продукт, архитектура, бэкенд на Next.js и Supabase, веб-приложение, мобильное приложение на Expo, подписки и релизы.
Архитектура
Параллельные запросы к разным LLM-провайдерам со стримингом через Server-Sent Events. Каждый ответ провайдера проходит валидацию в типизированную структуру, а сбой одной модели ухудшает результат, но не ломает его. Stripe и RevenueCat сведены в одну таблицу подписок.
Результат
Работает в вебе, в App Store и в Google Play; оба клиента обслуживает один бэкенд.
Читать кейсtrycouncil.app App Store Google Play

Надёжность AI · Задержка

Фильтр на 300 мс перед 15-секундным AI-пайплайном

  • 82%запусков без ожидания планировщика
  • ~300 мсмедианная задержка фильтра
  • 0,94 / 1,00precision / recall на наборе для оценки
Задача
Каждый запуск около секунды ждал планировщик исследования, который в 82% случаев отвечал «нет», а сообщения, не являющиеся вопросами, всё равно стоили четырёх вызовов моделей.
Моя зона
Диагностика на данных из продакшена, дизайн фильтра, набор для оценки с порогом прохождения и выкатка.
Архитектура
Типизированный вызов возвращает вероятности, а не текст, а пороги применяет код. Любая ошибка ведёт к прежнему поведению, поэтому фильтр не может сломать пайплайн за ним.
Результат
Ожидание планировщика убрано в 82% запусков, а мусорный ввод отсекается до трёх флагманских моделей.
Читать кейс

Производительность · SEO

Этот сайт: идеальный результат Lighthouse на настоящей странице

  • 4 × 100категории Lighthouse
  • 3,5 МБ → <200 КБчетыре самых тяжёлых изображения
Задача
Трёхъязычный сайт с фотографиями и длинными статьями, а не урезанное демо, который при этом должен быть быстрым, доступным и хорошо индексироваться.
Моя зона
Дизайн-система, локализация, структурированные данные, деплой и работа над производительностью.
Архитектура
Статическая сборка на Astro, адаптивные изображения AVIF и WebP с заданными размерами, hreflang, sitemap с реальными датами изменений и JSON-LD для каждой статьи.
Результат
100 баллов по Performance, Accessibility, Best Practices и SEO в мобильном PageSpeed.
Читать кейс

Статьи

Заметки из production-систем.

Все статьи
Руководство4 мин чтения

Как подключить MCP-сервер Supabase к Claude Code

Supabase подключается к Claude Code одной командой через хостируемый MCP-сервер: OAuth или personal access token, project_ref, read_only и какие инструменты разрешить.

Руководство3 мин чтения

Как подключить MCP-сервер RevenueCat к Claude Code

RevenueCat подключается к Claude Code двумя командами: официальный плагин или хостируемый MCP-сервер. OAuth или API-ключ, проверка и какие инструменты разрешить.

Руководство9 мин чтения

Поставьте дешёвое суждение перед дорогим: как типизированный фильтр снижает задержку и стоимость LLM-пайплайна

Три топовые модели совещаются пятнадцать секунд. Суждение за 300 мс перед ними отсекает мусор и снимает ожидание, в котором не нуждались 82% запусков.

Опыт

От стратегии до работающего продукта.

Десять лет в продуктах ранних стадий, растущих платформах и технически сложных областях: AI, финтех и Web3.

  1. Сейчас

    Продуктовый инженер уровня Staff и консультант

    Создаю и поддерживаю production AI-системы целиком и помогаю командам с архитектурой LLM, надёжностью, задержкой и стоимостью.

  2. Недавно

    Техническое лидерство

    Архитектура и реализация TypeScript-платформ, финтех- и Web3-продуктов — в роли инженера, который берёт на себя самое сложное.

  3. Основа

    Senior Software Engineer

    Веб- и мобильные продукты целиком: интерфейсы, API, модели данных и инфраструктура.

Инструменты

Инструменты на службе задачи.

Выбираю под продукт, команду и этап, а не наоборот.

AI
  • OpenAI
  • Anthropic
  • Gemini
  • Оркестрация LLM
  • Структурированные ответы
  • Оценка качества
Продукт
  • TypeScript
  • React
  • Next.js
  • React Native
  • Expo
Бэкенд
  • Node.js
  • NestJS
  • Fastify
  • GraphQL
  • Supabase
  • PostgreSQL
Инфраструктура
  • Vercel
  • AWS
  • Cloudflare
  • EAS
  • PostHog
Web3
  • NEAR
  • Ethereum
  • Stellar
  • Интеграции кошельков

Есть сложная продуктовая или инженерная задача?

Работаю с командами, которые строят AI-продукты, платформы для разработчиков, финтех и другой технически требовательный софт.

Обсудить проект