Управление техническими командами с непосредственным участием в принятии решений и процессе разработки.
Technical Team LeadНикита Харитонов
I design systems.I lead engineers.I deliver digital products that work.
Управляю командами разработки и проектирую цифровые продукты от первых требований до запуска в production. Опыт в разработке, архитектуре, базах данных, QA, продуктовой аналитике и AI позволяет мне глубоко погружаться как в техническую часть проекта, так и в процесс его реализации.
Архитектура · Техническое лидерство · AI & Data Science
- лет в IT
- 7+
- параллельных проектов
- 6–7
- пользователей в месяц
- до 1M
- пиковый онлайн
- 20–30K
- успешных запусков digital-проектов
- 300+
От разработки к техническому лидерству.
Я Technical Team Lead с практическим опытом в QA, backend-разработке, проектировании систем, управлении разработкой и запуске цифровых продуктов.
Моя профессиональная карьера в IT началась в международной продуктовой компании с автоматизации тестирования Acumatica Cloud ERP на C#. Затем я перешел в банковскую разработку, где работал над внутренней CRM на C#/.NET и получил сильный практический опыт в T-SQL, реляционных базах данных и backend-разработке.
Вернувшись в IT уже в управленческой роли, я прошел путь от Middle IT Project Manager до Senior IT Project Manager и Technical Team Lead в Rambler&Co. Со временем моя зона ответственности вышла далеко за рамки классического управления проектами: требования, архитектура, оценка, планирование ресурсов, разработка, QA, релизы и полный производственный цикл.
QA Automation
C# · Selenium · Enterprise ERP
Software Engineering
C# · .NET · T-SQL · Banking
Technical Management
Delivery · Architecture · Product
Engineering Leadership
Teams · Systems · Production
AI & Data
ML · Deep Learning · LLM
Руководитель должен оставаться частью команды.
Для меня техническое лидерство — это не просто распределение задач и контроль сроков. Я стараюсь понимать, с какими проблемами сталкивается команда, помогать в сложных ситуациях и отвечать за принятые технические решения. Если проект этого требует, я могу перейти от roadmap и архитектуры непосредственно к коду, базе данных, инфраструктуре или тестированию.
- 01Делать сложные системы понятными и структурированными.
- 02Не упускать детали, которые влияют на конечный результат.
- 03Отвечать за принятые решения.
- 04Помогать команде, а не управлять ею со стороны.
- 05Доводить взятые обязательства до результата.
Разработка, архитектура и управление с разных сторон.
Широкая техническая база. Глубокое погружение.
Моя задача как технического руководителя — понимать весь цикл разработки на уровне, достаточном для принятия обоснованных решений в архитектуре, разработке, данных, QA и инфраструктуре, при этом понимая, где реализация должна оставаться в зоне ответственности профильного специалиста.
Проектирование систем от требований и модели данных до API, интеграций, авторизации и production-инфраструктуры.
Опыт разработки преимущественно в экосистеме .NET с дополнительной практикой современного Python backend.
Сильная экспертиза в SQL, проектировании реляционных баз данных, моделировании данных и оптимизации запросов.
Профильное образование в Data Science, собственные ML-исследования и практический опыт интеграции современных AI-сервисов в цифровые продукты и процессы разработки.
Преобразование бизнес-брифа в структурированные требования, техническое решение и понятный план реализации.
Профессиональный опыт в автоматизации тестирования, который помогает системно подходить к качеству продукта и процессу приемки уже в роли технического руководителя.
Практический опыт, позволяющий самостоятельно развернуть и диагностировать production-систему и при этом эффективно работать с профильным DevOps над более сложной инфраструктурой.
Опыт frontend-разработки, понимание современной frontend-архитектуры и работа с UX/UI-дизайнерами на этапе подготовки и приемки макетов.
От идеи до работающего продукта.
- 01
Понять
Разбираюсь в бизнес-задаче, пользователях, требованиях, ограничениях и реальной проблеме, которую должен решить продукт.
- 02
Спроектировать
Формирую техническое решение, архитектуру, модель данных, интеграции и основные пользовательские сценарии.
- 03
Спланировать
Определяю MVP, roadmap и backlog, оцениваю сроки, ресурсы, зависимости и риски.
- 04
Разработать
Организую разработку и остаюсь вовлеченным в технические решения и сложные вопросы реализации.
- 05
Проверить
Организую QA и бизнес-приемку, проверяю пограничные сценарии и помогаю решать вопросы производительности, инфраструктуры и безопасности.
- 06
Подготовить
Проверяю готовность production-среды, миграций, мониторинга и плана отката, синхронизирую команду и заинтересованные стороны.
- 07
Развернуть
Разворачиваю стабильную версию в production, контролирую инфраструктуру, данные и техническую готовность продукта к запуску.
- 08
Выпустить
Провожу управляемый релиз, слежу за ключевыми метриками и обратной связью, оперативно устраняю проблемы запуска.
Выбранные проекты и технические задачи.
Проекты, в которых я отвечал за техническое руководство, архитектуру или полный цикл реализации.
Если процесс можно улучшить — я предпочитаю сделать инструмент.
Часть моей работы — находить повторяющиеся или неэффективные процессы и превращать их в инструменты, которые экономят время команды и делают результат более предсказуемым.
Конструктор production-смет
Веб-инструмент для подготовки и стандартизации оценки стоимости производства проектов.
AI-анализатор брифов
LLM-ассистент для анализа входящих брифов, поиска критичных требований и дополнения недостающей информации.
Image Optimization Service
Инструмент оптимизации графических материалов для digital-проектов.
Proactive Projects Dashboard
Система учета и отчетности по проактивным коммерческим предложениям.
Инженерная база с фокусом на AI.
Российский государственный социальный университет
БакалавриатИнформатика и вычислительная техника
Высшее образование в области информатики и вычислительной техники.Нетология
Профессиональное образованиеData Science
Расширенная программа Data Science: классическое машинное обучение, Deep Learning, Computer Vision, NLP, временные ряды и современные инструменты ML-разработки.Диагностика заболеваний по ЭКГ с использованием Machine Learning
Дипломный Data Science проектИсследование и разработка моделей машинного обучения для классификации сердечно-сосудистых состояний по 12-канальным ЭКГ на датасете PTB-XL.
Давайте сделаем что-нибудь работающее.
Мне интересны техническое лидерство, сложные веб-продукты и разработка с использованием AI. Буду рад обсудить интересный проект или задачу.



