Григорий Добряков

Enterprise в AI-трансформации

Крупные корпорации с legacy-ландшафтом, где цена ошибки высока и важно не сорвать бизнес-процессы при внедрении новых технологий. Фокус: безопасная интеграция AI, управляемая скорость изменений, снижение системных рисков и предсказуемость сроков в условиях governance-ограничений и executive alignment.

• • Ключевая выгода: минимум «чёрных лебедей» в delivery.
• • Роль эксперта: страховой полис для CTO/VP Engineering.
• • Сообщение: стабильность без потери темпа.
• • Формат работы: как правило, полная вовлечённость в роли; при лимите штата — fractional с чётким scope, сроком и передачей зоны внутреннему владельцу после стабилизации.

AI Scale-up (Series B/C)

Быстрорастущие компании, где продукт уже летит, но процессы и инженерная операционка не успевают за масштабом. Фокус: превратить хаотичную разработку в зрелую машину поставки ценности без бюрократии.

• • Ключевая выгода: фундамент роста без торможения команд.
• • Роль эксперта: «взрослый в комнате» для founder-led компаний.
• • Сообщение: speed with control — зрелый SDLC как ускоритель, а не ограничение.
• • Формат работы: чаще full-time под рост; fractional — осознанный мост на 3–6 месяцев до найма постоянного EM, с явными границами ответственности и доступности.

Традиционный бизнес (банки, ритейл, индустрия)

Компании, которым нужен измеримый эффект от цифровизации и AI с прагматичным подходом и понятной экономикой изменений. Фокус: снижение издержек, рост рентабельности и надёжная трансформация без «модных экспериментов».

• • Ключевая выгода: AI как прибыль, а не хайп.
• • Роль эксперта: проводник между проверенными практиками и новой волной.
• • Сообщение: предсказуемый результат на языке бизнеса — unit economics, throughput и cost-to-serve.
• • Формат работы: проекты и сопровождение с измеримыми вехами; при необходимости — диагностика и пилот с фиксированным горизонтом и понятной экономикой для бизнес-спонсора.

CEO / Founder

Если нужна управляемая инженерная система, которая поддерживает рост бизнеса, беру на себя стабилизацию delivery и освобождаю ваше время для стратегии.

• • Фокус: предсказуемость поставки, экономический эффект, делегирование операционного хаоса.
• • Ценность: измеримое снижение издержек и рост рентабельности либо масштабирование продукта без ручного микроменеджмента.

Chief Digital Officer (CDO)

Если нужно довести дорожную карту цифровизации до результата, синхронизирую бизнес-цели и инженерную реализацию без потери управляемости.

• • Фокус: реализация портфеля инициатив, управление рисками трансформации, согласование бизнеса и технологий.
• • Ценность: цифровые проекты доходят до production в предсказуемом режиме.

Professional Buyer

Если критично зафиксировать сроки, бюджет и качество исполнения — проверяемая дисциплина поставки и снижение закупочного риска.

• • Фокус: прозрачные договорённости по срокам, качеству и результату.
• • Ценность: надёжный выбор исполнителя на управленческие услуги в контуре высокой цены ошибки.

CTO / VP Engineering

Если нужно ускорять поставку без потери контроля, беру на себя снижение технологических и организационных рисков.

• • Фокус: predictability релизов, баланс скорость/качество, устойчивость delivery.
• • Ценность: спокойствие на уровне C-level и меньше управленческой перегрузки.
• • Договорённость о результате: что меняется в горизонте 30–90 дней и по каким метрикам (сроки, стабильность, нагрузка на команду) мы признаём успех.

Chief Architect

Если важно сохранить архитектурную целостность при трансформации, встраиваю новые практики так, чтобы не разрушить фундамент.

• • Фокус: управляемый архитектурный долг, совместимость решений, надёжность изменений.
• • Ценность: развитие платформы без роста хрупкости системы.

HR / Head of Recruitment

Если нужен сильный инженерный лидер, который проходит и по формальным требованиям, и по культурному соответствию, даю проверяемый профиль и понятную упаковку ценности.

• • Фокус: снижение риска найма, зрелое лидерство, стабильность команд.
• • Ценность: «кандидат, которого легко защищать перед бизнесом и техкомандой».
• • Первый экран: явное попадание в JD (стек, масштаб, зона ответственности) плюс понятный формат — full-time или fractional с границами scope и горизонтом.

Что вы получите

• • Спокойный delivery-контур — сроки и качество без «сюрпризов»: видимость рисков, дисциплина релизов, управляемые инциденты и SLA.
• • Лидерство на масштабе — несколько команд и лидов, ясные границы ownership, развитие людей без размывания стандартов исполнения.
• • Связка техники, продукта и экономики — архитектурные компромиссы осознанны для time-to-market, cost-to-serve и удержания качества.
• • AI как ускоритель под governance — не точечные промпты, а воспроизводимые воркфлоу там, где это снижает риск shadow AI и ускоряет обучение организации.

Как обеспечиваю выгоду

• • Команды и зрелость людей — найм и рост лидов и инженеров, цели и обратная связь, снижение текучести и «пожарного» выгорания за счёт понятных ритуалов.
• • Поставка end-to-end — SDLC от бэклога до продакшена: предсказуемость релизов, инциденты, постмортемы, непрерывное улучшение процесса.
• • Платформа и архитектура — баланс скорости, надёжности и стоимости владения; high availability и интеграции без роста хрупкости.
• • Выравнивание стейкхолдеров — единый язык результатов для CTO, C-level, продукта, HR и инженерии вокруг измеримых исходов, а не «красивых дорожных карт».

AI и автоматизация

• • Системные LLM-воркфлоу и агенты — оркестрация задач, поиск и данные в одном контуре: повторяемость, наблюдаемость, границы ответственности — то, что можно масштабировать на команду.
• • AI-assisted SDLC в продакшене — проектирование, код, тесты, разбор логов и инцидентов с опорой на LLM плюс передача практик команде.
• • Данные и intelligence — парсинг и трансформация данных, обогащение решений фактами, deep research через связку LLM + search — для приоритизации и коммуникации с бизнесом.
• • Проверка гипотез и коммуникаций — ролевые и ATS-подобные симуляции до дорогих шагов (релизы, найм, внешние обязательства).
• • Быстрые контуры прототипирования — event-driven цепочки и ускоренный цикл idea → работающий артефакт там, где это ускоряет валидацию без обхода engineering-дисциплины.

Стек и домены

• • AI-слой: ChatGPT, Gemini; AI coding workflows; meeting intelligence; n8n; Python и API; research/search-агенты; NotebookLM для медиа- и учебных форматов.
• • Cloud и платформа: AWS, AWS CDK, Ansible, Docker Hub, hybrid / multi-region.
• • Интеграции и события: Kafka, RabbitMQ, API, event-driven architecture.
• • Данные и аналитика: SQL, JSON, ElasticSearch, ELK, ClickHouse.
• • Качество и enterprise: phpunit, cypress, автоматизированные пайплайны; 1C, Bitrix, ERP / WMS / BI, SAP-интеграции.

Методики

• • Engineering governance и операционная дисциплина поставки.
• • Agile-практики планирования и исполнения (planning / review / refinement).
• • CI/CD, test automation, quality gates, release reliability.
• • DevOps, IaC, observability и SRE-мышление для устойчивой эксплуатации.
• • Модернизация legacy с контролем архитектурного долга.
• • Workflow automation и AI-оркестрация: проектирование пайплайнов, интеграция LLM с API и внешними источниками, контур «исследование → синтез → действие».

Почему это бьётся с ожиданиями рынка

• • Управляю несколькими командами и лидерами и выстраиваю воспроизводимую модель поставки — не героизм отдельных людей.
• • Даю устойчивость платформы: SRE/DevOps, безопасность, надёжность, recoverability — языком рисков и метрик, понятным спонсору.
• • В high-pressure среде удерживаю предсказуемость и качество без искусственного торможения роста — за счёт приоритизации и прозрачных компромиссов.
• • Позиционирование опирается на реальные кейсы и публичные материалы: измеримые исходы поставки, а не декларации о стеке.
• • Встраиваю AI как управляемый операционный слой (governance, наблюдаемость, границы ответственности) — без подмены инженерной дисциплины «магией модели».