Skip to main content
model vbcherepanov
ctx Principal Backend · AI Infrastructure
loc Нови-Сад, Сербия
avail выборочно доступен
build 2026-05-25
vbcherepanov
EN RU SR

Услуги

Что я делаю для клиентов.

Backend, интеграции с ИИ, RAG-системы и неблагодарная работа по приведению AI-сгенерированного кода в production-shape. Независимый контрактор, async-first, клиенты из US / AU / EU.

Формат
Fixed-price проекты или почасово. Стоимость — по запросу.
Юр. форма
B2B-контракты через сербское ИП (Vitalii Cherepanov PR Novi Sad, PIB 115184071). Счёт в EUR или RSD (сербских динарах).
Процесс
Email → 30-мин discovery-звонок → письменное предложение → контракт → ship.

  • Сайты и лендинги

    Быстрые, мультиязычные, SEO-ready — Lighthouse 100/100/100/100.

    Маркетинговые сайты, продуктовые лендинги, мультиязычные портфолио. Astro / Next / Vue + Tailwind, деплой через Docker + Traefik, полная микроразметка, sitemaps, RSS, OG-картинки и i18n. Живые примеры — этот сайт (vbcherepanov.com) и totalmemory.dev.

    Что получаете

    • Astro / Next.js / Vue + Tailwind — выбор под форму контента, не под хайп.
    • JSON-LD (WebSite / Person / Article / Service), sitemap per content type, hreflang, OG.
    • Lighthouse 100 / Core Web Vitals в зелёной зоне / WCAG AA / cookie-баннер с уважением к выбору.
    • Мультиязычность (en/ru/sr или любая пара) через content collections и корректные canonical URL.
    • CI/CD: GitLab или GitHub Actions, Docker multi-stage, Traefik / nginx, zero-downtime деплой.

    Стек

    • Astro
    • Next.js
    • Vue / Nuxt
    • Tailwind
    • Docker
    • Traefik
    • GitLab CI

  • Backend-сервисы и API

    Go- и PHP/Symfony-сервисы, которые выживают в продакшене.

    REST + gRPC сервисы, OAuth2/OIDC identity, message-driven ядра, PostgreSQL/Redis/RabbitMQ. Clean architecture (handler ≤15 строк → service → repo), domain errors, структурные логи, метрики + трейсинг — встроены с первого коммита, а не после первого инцидента.

    Что получаете

    • Go 1.25+ или PHP 8.4 / Symfony 8.0 — под команду и нагрузку.
    • PostgreSQL 18: схема, миграции, стратегия индексов, keyset-пагинация.
    • Event-driven через RabbitMQ / NATS / Kafka, idempotency keys, outbox pattern.
    • OpenAPI / gRPC контракты, code-gen, contract-тесты, никаких `any`/`mixed` в бизнес-данных.
    • Observability: Prometheus + структурный slog/Monolog + OpenTelemetry traces.

    Стек

    • Go
    • PHP / Symfony
    • PostgreSQL
    • RabbitMQ
    • gRPC
    • OpenAPI
    • OAuth2/OIDC

  • Интеграция с ИИ

    Встраиваю LLM в продукт — без demo-grade хрупкости.

    OpenAI, Anthropic, DeepSeek и локальные модели (Ollama, llama.cpp, LM Studio), встроенные в backend через structured output, tool/function-calling, стриминг, ретраи, cost-aware routing и полную observability. Мульти-провайдер из коробки — без vendor lock-in.

    Что получаете

    • Провайдер-абстракция (Anthropic / OpenAI / DeepSeek / local) с детерминированными fallback.
    • Tool calling, structured JSON output (zod / pydantic), streaming SSE / WebSocket.
    • Бюджеты токенов и стоимости на запрос / пользователя / фичу — метрики в Prometheus.
    • Версионирование промптов, eval-харнесс, golden-set regression-тесты на каждое изменение.
    • Безопасность: PII redaction, prompt-injection hardening, content-фильтры, audit log на каждый вызов.

    Стек

    • Anthropic
    • OpenAI
    • Ollama
    • MCP
    • Function calling
    • Structured output

  • RAG-системы

    Retrieval, который реально находит — тот же рецепт что и в total-agent-memory (R@5 = 97 %).

    Production RAG-пайплайны, которые обходят наивный cosine-similarity baseline: гибридный 6-tier retrieval (FTS5/BM25 + embeddings + fuzzy + graph + cross-encoder + MMR), chunking с уважением к семантике, evaluation против LongMemEval-style сетов. Та же архитектура, что в total-agent-memory с R@5 = 97 %.

    Что получаете

    • Векторные хранилища: pgvector (Postgres-native), Qdrant, FAISS — под масштаб и ops-модель.
    • Гибридный retrieval: BM25 + dense + sparse + reranker (BGE-v2-m3 / Cohere / cross-encoder).
    • Ingestion-пайплайн: парсеры по форматам, semantic chunking, переиспользование embeddings, dedup.
    • Evaluation: LongMemEval / LoCoMo / ваш golden-set, R@K + nDCG отслеживаются во времени.
    • Поверх — слой knowledge graph: сущности, связи, временные факты (Allen algebra).

    Стек

    • pgvector
    • Qdrant
    • BGE / Cohere
    • Hybrid retrieval
    • Eval harness
    • MCP

  • Разгребём код после ИИ

    Превращаю vibe-coded хаос в код, который можно поставить в прод и поддерживать.

    Агент сгенерил пол-проекта и теперь оно «вроде работает», «вроде собирается», «вроде тесты есть». Прохожу форензикой: убиваю half-done заглушки, выношу хардкод в конфиг, отделяю domain от infra, пишу настоящие тесты вместо `// TODO: test`, возвращаю архитектуру в состояние, которое человек может развивать.

    Что получаете

    • Инвентаризация: TODO/FIXME/XXX/HACK/NotImplemented/stub/panic("todo") — добить или реализовать.
    • Хардкод URL/IP/секретов/магических чисел → env, config, именованные константы.
    • Demo / mock-данные вычищаются с prod-путей, переезжают в fixtures / seeds / factories.
    • Архитектура выравнивается по слоям: handler ≤15 строк → service → repo, типизированные DTO.
    • Настоящие тесты (unit + integration + golden + regression) — а не файлы из `assert true`.
    • Security pass: SQL/SSRF/XSS, забытые admin-роуты, слабая auth, секреты в истории репозитория.

    Стек

    • Refactoring
    • Tests
    • Security audit
    • Architecture review
    • CI/CD

  • Настроим агентов чтобы качественно писали код

    Claude Code / Cursor / Codex / Cline — с памятью, hooks, MCP и feedback loop, который ловит халтуру до того, как её увидите вы.

    Большинство команд используют coding-агентов на 10 % их возможностей — без памяти, hooks, проектных правил и без проверочного цикла. Ставлю тот же стек, что у меня самого: total-agent-memory для кросс-сессионных знаний, a2abridge для multi-agent координации, CLAUDE.md / .cursorrules с реальными правилами архитектуры, hooks которые гейтят правки, и feedback loop (тесты/билд/линтер) после каждого изменения.

    Что получаете

    • MCP-серверы: total-agent-memory (постоянные знания), filesystem, A2A bridge.
    • CLAUDE.md / .cursorrules / AGENTS.md с реальными правилами архитектуры, code quality и git.
    • Hooks: pre-edit guards, post-edit lint/test, memory_save reminders, no-stub enforcement.
    • Multi-agent setup: Claude + Codex / DeepSeek / local Llama в стиле AISWARM-оркестрации.
    • Feedback loop: тесты + билд + линтер + grep на каждое изменение; агент никогда не пишет "DONE" пока красно.
    • Hand-over: письменный плейбук для команды + 1-часовой созвон-разбор.

    Стек

    • Claude Code
    • Cursor
    • Codex
    • MCP
    • total-agent-memory
    • a2abridge
    • AISWARM

  • Консультации по архитектуре и стратегии

    Второе мнение по стеку, архитектуре, AI-стратегии — по часам или за фикс.

    Короткий, сфокусированный engagement, когда нужен взгляд senior-а извне: выбор стека, архитектурный ревью, performance-аудит, AI-стратегия, hiring signal. На выходе — письменный brief с конкретными рекомендациями, отранжированными по ROI, со ссылками на код там, где это уместно.

    Что получаете

    • Выбор стека: Go vs PHP vs Node, Postgres vs Mongo, выбор очереди — с trade-offs.
    • Архитектурный ревью: layered vs hexagonal vs microservices, где на самом деле bottleneck.
    • AI-стратегия: где LLM помогают, где стоят больше чем экономят, build-vs-buy.
    • Performance-аудит: профайлинг, query plans, cache-стратегия, async vs sync.
    • Hiring signal: читаю код кандидата, провожу live design review.
    • Формат: 1ч созвон → письменный brief, либо 1-дневный on-site / paired session.

    Стек

    • Architecture review
    • AI strategy
    • Stack selection
    • Performance audit
    • Hiring