Юрий Дайбов
Технологическая трансформация · Развитие инженерной функции · AI-стратегия
Создаю решения промышленного уровня со скоростью MVP
Специализируюсь на ситуациях, где нужно быстро понять, что мешает росту, и выстроить работающую систему разработки под реальные ограничения бизнеса.
// профиль
О себе
20+ лет в разработке программных продуктов и платформ, 5+ из них — в роли CTO. Специализируюсь на перестройке инженерных команд и процессов разработки, технологической трансформации продуктовых IT-компаний. Понимаю архитектуру и ограничения современных AI-систем — умею готовить технологическую и организационную среду к их практическому применению.
// компетенции
Как достигается скорость и эффективность
Дизайн SDLC под продуктовый ритм
Настройка цикла разработки, который не тормозит продуктовые гипотезы: CI/CD, релизная каденция, стратегия тестирования.
Настройка CI/CD пайплайна, релизной каденции и стратегии тестирования под реальные потребности продукта.
Цель — сократить путь от идеи до продакшена, сохраняя стабильность и предсказуемость релизов.
Измеримые ориентиры: частота деплоев, время от коммита до продакшена, стабильность релизов.
Команды, заточенные на delivery
Структура команд, роли и процессы, минимизирующие time-to-market.
Развитие техлидов, которые принимают решения автономно, не создавая бутылочных горлышек.
Баланс между скоростью и воспроизводимостью: процесс, который работает без ручного управления.
Топология команд, обеспечивающая независимые релизы и чёткое владение зонами ответственности.
Архитектура для скорости изменений
Технические решения, которые не становятся тормозом через полгода: границы сервисов, контракты, управление tech debt.
Границы сервисов, позволяющие командам релизить независимо.
Управление техническим долгом как инвестиционный процесс, а не аврал.
Контракты между компонентами, снижающие стоимость изменений.
AI в инженерном цикле
Практическая интеграция AI-инструментов в разработку: code review, генерация, тестирование — с учётом рисков и ограничений.
Интеграция AI-assisted инструментов в процесс разработки: code review, генерация, тестирование.
Подготовка технологической и организационной среды к AI-assisted разработке.
Оценка рисков и ограничений — не всё, что можно автоматизировать, стоит автоматизировать.
// публикации
Из Telegram
Workslop — имитировать работу стало проще 
// проекты
Техническая практика
Мне важно сохранять прямой контакт с инженерной работой — и с тем, как сегодня реально выглядит разработка, включая AI-assisted инструменты.
Task Orchestrator
open-sourceЛичный open-source проект: кросс-платформенный офлайн-менеджер задач на Tauri 2, React и SQLite. Практическая инженерная работа — от архитектуры и UX до рабочего desktop/PWA-продукта, с использованием AI-assisted разработки, включая Claude Code.
OCR Studio
open-sourceSelf-hosted OCR-сервис для документов на базе PaddleOCR и NVIDIA GPU. Полноценная интеграция AI — Python/FastAPI бэкенд, TypeScript фронтенд, Docker-деплой.
// выступления
Видео
MVP — это дорого? Разбор практических кейсов
Разговор с Георгием Шатировым (CEO @ Kwikwins) о том, что такое MVP на самом деле, сколько стоит, сроки, границы и валидация гипотез — на реальных кейсах.
Интернет-шоу «Продуктизируй это!» · RuTube
Контакт
Давайте поговорим
Открыт к предложениям по advisory, fractional CTO и стратегическим консультациям.
mail Написать