Компетенции
Компетенции ИТ-руководителя
Управление изменениями, командами, delivery, инженерной эффективностью и AI.
Соединяю управленческую ответственность и инженерную глубину: от цели, команды и roadmap до внедрения, эксплуатации и измеримого результата.
Зоны ответственности
Что беру под ответственность
Работаю на стыке цели, людей, поставки и эксплуатации.
- 01
Технологические изменения и поставка
Веду изменения от стратегии и roadmap до внедрения, приёмки и эксплуатации.
- Определяю стратегию, roadmap и связи с бизнес-целями
- Веду внедрение, миграции и импортозамещение
- Координирую подрядчиков, архитектурные решения и зависимости
- Организую техническую приёмку, переход в эксплуатацию и управление изменениями
- Связываю roadmap с критериями готовности и измеримым эффектом
- 02
Команды и управление
Создаю функции, управляю через лидов и развиваю людей в меняющемся контуре.
- Создаю команды и функции с нуля
- Управляю функциональными структурами 100+ и несколькими подрядчиками
- Развиваю лидов, матрицы компетенций, KPI и кадровый резерв
- Организую обучение крупных пользовательских групп и управление изменениями
- 03
Инженерная эффективность и надёжность
Связываю поставку, качество, эксплуатационную готовность и технические риски.
- Выстраиваю управление релизами, качество и технические контроли
- Развиваю мониторинг, надёжность, CI/CD, тестовые среды и автоматизацию
- Управляю рисками, безопасностью и эксплуатационной готовностью
- Связываю поддержку и инциденты с метриками и решениями команд
- 04
AI и автоматизация
Использую AI там, где он ускоряет анализ и повторяющуюся работу.
- Анализирую большие массивы инженерных данных и требования
- Применяю AI-ревью к коду, тестам, мобильным приложениям и инженерным артефактам.
- Собираю multi-agent workflows и автоматизацию повторяющейся работы
- Подтверждаю результаты человеком, доказательствами и тестами
Масштаб и подтверждение
Масштаб ответственности
20+
лет в ИТ
От QA и автоматизации до управления инженерными функциями и изменениями.
100+
специалистов в функциональном контуре
Команды и специалисты, вовлечённые в программы технологических изменений.
100+
городских цифровых проектов и сервисов
Прошли через контур качества и промышленного запуска.
3 млн+
тест-кейсов мигрировано
Enterprise-переход между платформами тестирования без потери данных.
до 5
подрядчиков одновременно
Техническая координация поставки и приёмки результата.
около 10 000
пользователей enterprise-платформ
Промышленный переход на новые инструменты без длительной остановки процессов.
Модель управления
Как веду технологические изменения
Пять связанных шагов от контекста до закреплённого цикла улучшений.
- 01
Понять контекст
Фиксирую бизнес-цель, ограничения, пользователей, риски и текущее состояние.
- 02
Определить результат
Определяю scope, критерии успеха, сроки и метрики ожидаемого эффекта.
- 03
Собрать людей и зависимости
Соединяю команду, подрядчиков, роли, бюджет и технологические зависимости.
- 04
Внедрить и проверить
Организую delivery, тестирование, обучение, запуск и обратную связь.
- 05
Закрепить процесс и метрики
Фиксирую процессы, ответственность, мониторинг, документацию и следующий цикл.
AI в работе
AI как усилитель инженерной и управленческой работы
AI помогает ускорять работу, но результат проверяется человеком, источниками и тестами.
- 01AI-сценарий
Анализ и решения
Изучаю материалы, сравниваю варианты и готовлю управленческие выводы.
- Пример
- Сопоставляю требования, ограничения и варианты roadmap.
- Артефакт
- Записка с критериями выбора, рисками и следующими шагами.
- Проверка
- Сверяю выводы с исходными материалами и владельцами решения.
- 02AI-сценарий
Разработка и архитектура
Разбираю репозитории, проектирую изменения и ускоряю code review.
- Пример
- Прохожу по структуре сервиса, API, тестам и документации.
- Артефакт
- План изменения, review-комментарии, тесты и обновлённая документация.
- Проверка
- Проверяю код, тесты и архитектурные решения вручную.
- 03AI-сценарий
AI-советник для управления качеством
Использую AI как дополнительного проверяющего: он помогает находить пробелы, противоречия и рассинхронизацию, а итоговые решения остаются за специалистами.
- Пример
- Проверка требований, тест-кейсов, покрытия, дефектов и релизных материалов на пробелы и рассинхронизацию.
- Артефакт
- Список выявленных рисков, пробелов, противоречий и контрольных точек для инженерного ревью.
- Проверка
- Каждый вывод подтверждается исходными артефактами, тестами или результатами инструментальной проверки.
- 04AI-сценарий
Автономные задачи
Разделяю длительную работу между агентами, skills и playbook.
- Пример
- Передаю контекст между ролями для анализа, реализации и проверки.
- Артефакт
- Набор артефактов, журнал решений и повторяемый workflow.
- Проверка
- Оставляю контрольные точки и принимаю итог только после проверки.
ChatGPT, Codex, Claude Code, ZCode, OpenCode, Qwen и другие локальные и облачные модели.
Технологическая глубина
Технологическая база
Группы показывают, где технологии поддерживают управленческие и инженерные задачи.
Управление и аналитика
- Jiraосновная практика
- Confluenceосновная практика
- Power BIприменяю
- SQLприменяю
- Roadmap / backlog / KPIприменяю
- Бюджеты проектовприменяю
Delivery и платформы
- Agileприменяю
- CI/CDприменяю
- GitLabприменяю
- Jenkinsосновная практика
- TeamCityприменяю
- СФЕРАприменяю
- Astra Linuxприменяю
Разработка и инфраструктура
- Pythonприменяю
- FastAPIприменяю
- REST APIприменяю
- PostgreSQLприменяю
- Redisисследую
- Dockerприменяю
- Linux / Nginxприменяю
Качество и надёжность
- Zephyr Scaleосновная практика
- Test ITосновная практика
- Appiumосновная практика
- Seleniumосновная практика
- Playwrightприменяю
- JMeterосновная практика
- Мониторинг / release readinessприменяю
AI и автоматизация
- Coding agentsприменяю
- LLMприменяю
- n8nисследую
- Prompt libraryприменяю
- Skillsприменяю
- Multi-agent workflowsисследую