Публичное резюме
Sanva
Full-stack продуктовый инженер
У Sanva 13 лет опыта в software engineering. Ранняя база связана с iOS и низкоуровневой клиентской разработкой: Objective-C, Swift, аудио- и видеокодеки, OpenGL ES с C++ rendering, высокопроизводительные SDK и платежные модули.
Подход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
This lens focuses on realtime systems, data boundaries, and service design.
Обзор
Эта база сформировала практичный стиль: сначала определить слои и контракты, затем закрыть производительность, состояние, сценарии отказа и release validation до того, как они станут production-проблемами.
Позже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
Backend work trained me in concrete habits: define contracts first, keep the data layer understandable, and make realtime paths debuggable. In AI products, I use the same habit to keep the model, client, and server replaceable and maintainable.
Опыт
От мобильных систем к full-stack AI-продуктам и платформе
около 13 лет · интернет и fintech
Full-stack продуктовый инженер с сильной мобильной базой
У Sanva 13 лет опыта в software engineering. Ранняя база связана с iOS и низкоуровневой клиентской разработкой: Objective-C, Swift, аудио- и видеокодеки, OpenGL ES с C++ rendering, высокопроизводительные SDK и платежные модули.
- Низкоуровневый iOSУ Sanva 13 лет опыта в software engineering. Ранняя база связана с iOS и низкоуровневой клиентской разработкой: Objective-C, Swift, аудио- и видеокодеки, OpenGL ES с C++ rendering, высокопроизводительные SDK и платежные модули.
- Аудио/видео и рендерингЭта база сформировала практичный стиль: сначала определить слои и контракты, затем закрыть производительность, состояние, сценарии отказа и release validation до того, как они станут production-проблемами.
- Платежи / cross-platformПозже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
- МетодПодход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
Startup · full stack и архитектура
От client engineering к backend и cloud delivery
Позже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
- BackendПозже работа расширилась до Go / Gin сервисов, PostgreSQL, Redis, gRPC, realtime messaging, WebSocket subscriptions и cross-platform клиентов. Речь шла не об одном endpoint, а о согласовании API-контрактов, client state и delivery risk.
- Реальное времяCloud delivery включает контейнеризацию, orchestration кластеров, ingress, health checks, rollback planning и maintenance windows, с акцентом на миграцию, observability и контроль release risk.
- КлиентПортфолио охватывает productivity, creative, health, education и lifestyle направления: карьерное позиционирование, meeting notes, speech practice, language practice, pixel assets, pet care и gift recommendations.
- ДисциплинаПодход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
- СтекGo / Gin · PostgreSQL · Redis · gRPC · realtime gateway · Flutter / Dart · Docker · облачная инфраструктура.
Настоящее время · независимо
Превращать LLM, RAG и agent orchestration в поставляемые процессы
В последние годы несколько AI-приложений были собраны end-to-end: product definition, UI design, mobile implementation, backend services, model integration, subscriptions и release preparation.
- PipelineПодход к delivery строится вокруг повторяемости: scaffolds, type checks, builds, page acceptance, store assets, review preparation и post-release checks по возможности превращаются в стабильные шаги.
- Prompt engineeringКлючевые области: multi-model integration, RAG, long-term memory, conversational product experience, prompt engineering, consent-aware data handling и multi-agent coordination. Фокус не на демо, а на продуктовой системе, которую можно проверять, принимать и поддерживать.
- ОркестрацияДля mobile complexity, iOS internals, backend contracts, AI productization, RAG, agent orchestration, app release, CI/CD и cloud delivery опыт позволяет обсуждать и архитектуру, и исполнение.
- AI-инфраструктураКлючевые области: multi-model integration, RAG, long-term memory, conversational product experience, prompt engineering, consent-aware data handling и multi-agent coordination. Фокус не на демо, а на продуктовой системе, которую можно проверять, принимать и поддерживать.
- СтекPython часто используется для очистки данных, автоматизации, batch checks и toolchain glue. TypeScript, Go и shell покрывают frontend, backend и operations automation.
Stack
Стек по пути доставки
Mobile
- Native iOS (Objective-C / Swift / SwiftUI)
- React Native · Expo · строгий TypeScript
- Flutter / Dart cross-platform клиенты
- Release flow, onboarding, native plugins и performance
Backend / архитектура
- Go / Gin (high-concurrency · layered)
- PostgreSQL · Redis · raw SQL · gRPC · WebSocket
- Realtime communication / wallet transaction / AI chat backend modules
- Modular system design · frontend-backend contracts · replaceable infrastructure
AI / LLM
- Multi-model LLM gateway · routing · fallback
- RAG · long-term memory · изоляция знаний
- Conversational product experience · AI consent · store compliance
- Prompt recipes · output checks · negative constraints
Agent orchestration / автоматизация
- Agent orchestration и review loops
- Изолированные branches и clear ownership
- Browser-based acceptance checks
- Documentation, scripts и long-term memory feedback
DevOps / cloud-native
- AWS EKS · Kubernetes · Helm · ALB Ingress
- Docker / Compose · Nginx · PM2 · Cloudflare Pages
- CI/CD (validate / OTA / build / submit) · three-layer health checks
- Certificates / domains / alerts / ops checks / production cutover runbooks
Commerce / релиз в сторе
- In-app purchase · subscriptions · StoreKit 2
- App Store Connect API · build / submission
- Store assets · ASO · localization
- AI compliance copy · privacy · account deletion
Публичные работы
Опубликованные приложения
Избранные приложения доступны в App Store и сгруппированы по категориям — нажмите, чтобы открыть публичную страницу загрузки.
Креатив
Продуктивность
Здоровье
Обучение
Повседневное
AI Q&A по резюме
Спросите о проектах, техническом диапазоне и деталях резюме.
Короткий способ понять опыт Sanva в mobile, backend, AI-продуктах, cloud deployment, CI/CD и публикации в App Store.
Метод работы
Как продвигается работа
Сначала разделить цепочку поставки
Разделить цель на продукт, клиент, backend, AI, release и ops, у каждого свои входы, выходы и проверки.
Держать сложность внутри границ
Для low-level performance, payments, realtime-систем или EKS-миграции начинать с состояния, контрактов, rollback и observability.
AI выполняет; решение остается за человеком
Prompts, RAG, agents и scripts помогают человеческому суждению. Параллельная работа требует scope до и review после.
Оставаться ответственным после релиза
CI/CD, health checks, alerts, certificates и domains являются частью delivery. Launch не конец.
Если нужен человек, который держит всю цепочку
Мобильная разработка, Go backend, AI-продукты, EKS-миграция, CI/CD, ops-проверки и agent orchestration могут начаться с конкретной задачи.