Я спроєктував і створив платформу операцій для роботи чинної іпотечної компанії. Клієнтські форми з умовними переходами, OCR документів, завдання працівників і правила нарахувань поєдналися з процесами в Encompass.
Компанія працювала в Encompass без сайту для подання клієнтських анкет. Працівники вручну збирали інформацію, визначали потрібні позичальнику документи й координували подальші дії. Зайнятість, дохід та інші обставини змінювали вимоги й ускладнювали опрацювання кожної нової заявки.
Мій внесок
Проєктування рішення, архітектура та власна розробка
Результат
Компанія отримала сайт для клієнтських анкет, пов’язаний із внутрішніми операціями. Клієнти могли відповісти один раз і побачити потрібні документи; працівники отримували призначені завдання й працювали з пов’язаними записами, що передавалися в Encompass. Це спростило опрацювання заявок і скоротило ручну координацію.
Я створив сервіс, у якому агенти знаходять інструменти й знання проєктів, працюють із підключеними системами та зберігають корисні методи для наступних завдань.
Операційні питання охоплюють кілька систем, тоді як широкий доступ до БД і постійне зростання каталогу інструментів створюють проблеми прав та контексту агентів.
Мій внесок
Інфраструктура агентів та архітектура інтеграцій
Результат
Я використовую MCP Hub для дослідження помилок, огляду комунікацій та аналізу активності проєктів у БД, логах і робочих інструментах. Потрібні схеми, збережені результати й попередні методи можна відкривати в міру потреби, зосереджуючи повторні дослідження на завданні.
Створювати API, моделі даних і фонові процеси для зв’язку продуктів та зовнішніх сервісів, з явними правилами володіння даними, кешування й синхронізації.
Надавати агентам потрібний контекст проєкту й контрольований доступ до робочих інструментів, із перевірюваним виконанням та повторним використанням досвіду.
Окремий сервіс каталогу з основним шляхом на Rust і резервним на Python. PostgreSQL зберігає транзакційний стан, Redis обслуговує повторні читання, Elasticsearch — пошук. Пакетна обробка й оптимізація запитів доповнюють цей поділ.
Кожен шар має чітку відповідальність.Rust / Python / PostgreSQL / Redis / Elasticsearch
Умови форми визначають наступне запитання й потрібні документи. Поля документів, OCR, ролі учасників, завдання й правила статусів поєднують анкету з роботою команди та обміном з Encompass.
Знання проєкту, збережені методи й пошук інструментів мають окремі ролі. Точні схеми завантажуються за потреби; дозволи й записи виконання розділяють пошук, повноваження та перевірений результат.
У BOS змінні вимоги до заявок стали налаштовуваними умовами форм, вимогами до документів і завданнями працівників. Бізнес-правила пов’язувалися з роботою, яку запускають.
У MCP Hub пошук інструмента, запит погодження й виконання — окремі кроки. Збережені результати дають оператору змогу перевірити події перед наступним рішенням.
Каталоги, маркетплейси, склади, замовлення й виконання: спільна модель та межі між системами.
Рівень відповідальностіАрхітектура й реалізація багатоканальних платформ
Спроєктував спільні моделі товарів, залишків і замовлень для Onlihub та MySellerHub, поєднавши канали з різними моделями складів і зовнішніми ідентифікаторами.
Для іпотечної компанії я поєднав клієнтські анкети з документами, OCR, завданнями працівників, нарахуваннями та Encompass. Налаштовувані форми й бізнес-правила дають спільному ядру підтримувати різні робочі сценарії.
Рівень відповідальностіМоделювання бізнесу, архітектура та власна розробка
Відповіді клієнта визначають наступні запитання й потрібні документи. OCR переносить значення із файлів у поля; події документів призначають учасників і завдання. Працівники користуються власними Kanban-дошками, а записи та вибрані статуси передаються в Encompass. Розрахунки й нарахування зберігають зв’язки з джерелами.
Визначити типи документів, поля та зв’язки батьківських і дочірніх документів. Пов’язати організації, підрозділи й членство з ролями та умовами доступу.
Виконувати форми, розрахунки й правила
Збирати відповіді в багатокрокових формах і переглядати результати формул. Події документа запускають налаштовані правила учасників, завдань, форм та інтеграцій; розрахункові потоки створюють документи з результатом.
Зберігати джерело кожного результату
Пов’язувати внутрішні нарахування й утримання з документом, отримувачем і правилом. Зберігати джерела розрахунків та записи виконання інтеграцій, щоб простежити результат до операції, яка його створила.
Масовий парсинг із паралельною обробкою та пулами проксі; пакетне читання й запис в Elasticsearch; окремі шляхи БД, кешу, читання та воркерів.
Рівень відповідальностіАрхітектура, реалізація та оптимізація продуктивності
Amazon data: паралельне збирання й пакетні операції Elasticsearch. Catalog: читання на Rust, резервний Python і кеш Redis. Onlihub: бізнес-модулі з явними прикладними контрактами, портами репозиторіїв та інфраструктурними адаптерами.
MCP Hub поєднує пошук інструментів, локальні embeddings і повторне використання методів із керованою роботою з базами даних, логами, завданнями й комунікаціями.
Рівень відповідальностіАрхітектура та власна розробка інфраструктури агентів
Реалізував гібридний пошук знань, опціональне локальне переранжування методів і зворотний зв’язок щодо досвіду. Схеми на запит, збережені результати, спільні бюджети runner та запуски автоматизацій у БД допомагають керувати виконанням і контекстом.
Почати з мети бізнесу, знайти рішення й реалізувати його в коді. Моя робота поєднує архітектуру, обговорення варіантів із замовниками, власну розробку та координацію там, де цього потребує проєкт.
Рівень відповідальностіВідповідальність за рішення, архітектуру та реалізацію
Для BOS я запропонував і розробив рішення, обґрунтував його архітектуру перед бізнесом і доопрацьовував під реальні процеси. В Onlihub перейняв архітектуру, БД, backend та інтеграції після виходу lead-розробника, координував розробку й консультував CEO щодо здійсненності.
Спочатку фізичний процес, потім програмна система.
Виробництво, CAD/CAM і ЧПК дали основу: зрозуміти матеріали, операції та обмеження перед автоматизацією.
Рівень відповідальностіПромислова інженерія та автоматизація виробництва
Готував деталі, програми обладнання й документацію для серійного виробництва; оптимізував операції та матеріали, згодом автоматизував планування виробництва й облік у 1С.
Самостійні продукти: ігровий бекенд, TON, фізика Unity, модульна техніка, процедурні світи та 3D-асети.
Рівень відповідальностіВласні продукти та розробка ігрових систем
Керував розробкою TON Tanks, створював бекенд та ігрову логіку. Власний проєкт на Unity досліджує модульні танки, фізику гусениць, пошкодження й процедурні міста.
