Содержание |
По данным исследования Markets and Markets, мировой рынок искусственного интеллекта достигнет $407 млрд к 2027 году.[1] Этот рост во многом обусловлен растущей потребностью в оптимизации бизнес-процессов и автоматизации рутинных задач. На фоне активного развития технологий особенно ценным становится опыт специалистов, прошедших путь от разработки классических систем до создания современных ИИ-решений. История Алексея Голенева, эксперта с более чем 20-летним опытом в разработке программного обеспечения и технического директора ИИ-стартапа, наглядно демонстрирует эволюцию подходов к созданию технологических продуктов.
Путь в большие технологии: от образования до международных проектов
Современные технологические продукты требуют от специалистов сочетания глубоких технических знаний и понимания бизнес-процессов. Фундамент такой экспертизы часто закладывается именно в университете. За двадцать лет в индустрии Алексей Голенев прошел путь от выпускника МФТИ до признанного эксперта в области разработки программного обеспечения. Получив красный диплом престижного вуза, он быстро начал применять полученные знания на практике. В 2002 году его пригласили в лондонский офис IBM, где он погрузился в работу международной технологической компании.
Опыт работы в международных проектах сформировал комплексный подход к решению технологических задач. По мнению Алексея, успех проекта зависит не только от технического совершенства продукта, но и от глубокого понимания бизнес-процессов конкретной организации.
Оптимизация банковских систем: от хаоса к порядку
Одним из значимых достижений в карьере Алексея стал проект по оптимизации ИТ-инфраструктуры крупного банка. Команда под его руководством провела масштабную работу по упрощению ландшафта информационных систем, что привело к отключению 1480 устаревших приложений в 36 региональных центрах, поделился эксперт.
Не обошлось и без сложностей. Команда столкнулась с типичной для крупных организаций проблемой – годами накапливающимся техническим долгом. В ходе анализа выяснилось, что множество систем дублировали функционал друг друга, а некоторые практически не использовались, при этом продолжая потреблять ресурсы организации.
 | "Этот проект позволил банку сэкономить около $30 млн в год, но главное – мы существенно упростили поддержку систем и снизили риски технологических сбоев", – отмечает Голенев. |  |
Параллельно с техническими задачами команда провела масштабную реорганизацию ИТ-поддержки банка, охватывающей, по словам эксперта, более 7000 сотрудников. Процесс включал не только отключение устаревших систем, но и полное переосмысление процессов их обслуживания. Для успешной реализации проекта потребовалось наладить эффективное взаимодействие между различными подразделениями банка и командами разработки. Особое внимание уделялось минимизации влияния изменений на текущие бизнес-процессы организации.
Google: глобальные технологии и управление командами
Следующим важным этапом карьеры стала работа в Google на позиции старшего менеджера, где Алексей руководил командой, отвечающей за файловую систему компании. Как он рассказал, под его руководством команда выросла с 12 до 27 инженеров и успешно внедрила технологию Transparent migration на глобальном уровне. Работа в условиях постоянно растущей нагрузки требовала особого подхода к разработке.
| | "Когда ваши решения используют миллионы пользователей, каждое изменение должно быть тщательно продумано. Малейшая ошибка может привести к серьезным последствиям", – делится опытом Алексей. | |
В ходе работы команда уделяла особое внимание оптимизации производительности систем хранения данных. Были разработаны методы распределенного кодирования и алгоритмы контролируемой избыточности, что позволило повысить надежность хранения данных при сохранении высокой производительности системы.
Научный вклад и образование
Алексей не только практик, но и исследователь. Его научная статья "Принципы построения распределенных глобальных файловых хранилищ" в журнале "Universum: технические науки" описывает инновационные подходы к обеспечению надежности хранения данных в распределенных системах. В работе представлены методы оптимизации размеров блоков данных с учетом пропускной способности сети и допустимых задержек, а также алгоритмы предсказания потенциальных сбоев на основе машинного обучения.
| | "Важно делиться знаниями с новым поколением разработчиков. Поэтому я регулярно провожу тренинги по подготовке к собеседованиям в крупные технологические компании. Приятно видеть, как мои студенты достигают успеха и строят успешную карьеру в технологической сфере", – говорит Алексей. | |
Его преподавательский опыт включает работу в МФТИ, где он вел курсы по Java-программированию, архитектуре ПО и Computer Science.
Искусственный интеллект: новые горизонты
В настоящее время Алексей Голенев работает над созданием инновационного стартапа. Проект направлен на разработку платформы виртуальных экспертов на базе диалогового искусственного интеллекта. Его многолетняя экспертиза в области высоконагруженных систем и опыт работы с нейронными сетями создают прочную основу для развития этой амбициозной инициативы.
По оценке эксперта, развитие языковых моделей и других технологий ИИ открывает новые возможности для бизнеса. Особый интерес представляет применение технологий обработки естественного языка в корпоративном секторе, где они могут существенно повысить эффективность рабочих процессов.Профессиональные дисплеи для медучреждений: как цифровые технологии улучшают качество обслуживания пациентов и работу медперсонала 
В октябре 2024 года профессиональные достижения Алексея были отмечены принятием в Международную ассоциацию ИТ-специалистов, которая объединяет экспертов отрасли. Кроме того, он активно участвует в развитии профессионального сообщества, являясь членом жюри международного конкурса стартапов Su&IT 2024.
Взгляд в будущее
Говоря о будущем ИТ-индустрии, Алексей Голенев отмечает ключевую роль искусственного интеллекта в трансформации традиционных бизнес-процессов. По его мнению, индустрия находится на пороге значительных изменений, где технологии ИИ станут основным инструментом для автоматизации сложных процессов и принятия более точных решений.
В ближайшие месяцы Алексей планирует запустить свой ИИ-стартап и представить рынку первую версию платформы виртуальных экспертов. В основе проекта лежит идея объединения современных методов машинного обучения с классическими подходами к построению надежных информационных систем.
Автор: Михаил Артемьев
Примечания
