В качестве прикладных задач мне особенно интересно развиваться в области больших языковых моделей (LLM). В настоящее время я занимаюсь ретривингом и дообучением моделей Llama3 и Gigachat для того, чтобы они соответствовали потребностям бизнеса, что позволяет улучшить их производительность и применимость в реальных задачах. Для этого я использую фреймворк LangChain.
Одним из интересных для меня направлений является создание мультиагентных систем. Я разрабатываю архитектуру этих систем, оформляю их в виде API и внедряю в телеграм-ботов. Для написания ботов я использую библиотеку aiogram, что позволяет реализовать асинхронное взаимодействие и обеспечить высокую производительность. API я пишу на Django (DRF) либо FastAPI.
Кроме того, я занимаюсь интеграцией моделей и алгоритмов машинного обучения в бэкэнд-системы, что помогает автоматизировать и улучшать бизнес-процессы. Моя работа способствует улучшению функциональности и надежности различных приложений и систем, что положительно сказывается на эффективности работы компании.
На начальном этапе занимался разработкой автоматизации документооборота на python. Разрабатывал архитектуру для сканирования и классификации документов приходящих на почту компании с помощью imap. После реализации этого кейса, начал работу над распознаванием рукописных данных с классифицированных документов, с помощью нейросетей по мультиклассовой классификации и посредством api с разными сервисами распознавания данных. Была разработана технология по сегментации данных на сканированных документах, что повысило точность распознавания данных со сканов до 94%. На данный момент являюсь руководителем направления python-разработки в компании. Сейчас передо мной стоит задача, "дообучения" llm-модели на данных из базы знаний компании, для того, чтобы создать виртуального ассистента, который облегчит работу технической поддержки.
Я занимался доработкой и оптимизацией API эндпоинтов, обеспечивая стабильную и эффективную работу портала, принимал и обрабатывал задачи от бизнеса. Исправлял ошибки, выявленные технической поддержкой. Кроме того, я самостоятельно разрабатывал новый раздел в портале, включая полный цикл разработки от архитектуры до внедрения и тестирования.
В университете занимаюсь научно-исследовательской работой "Оптимизация положения скважины". С помощью physics-informed нейросетей находим оптимальное положение скважины для увеличения добычи, что в свою очередь приводит к увеличению коэффициента извлечения нефти на месторождении. Отслеживаем изменение пластового давления при бурении как нагнетательных, так и добывающих скважин.
Закончил с красным дипломом. В университете помимо учебы занимаюсь научной деятельностью, развиваю научные проекты на стыке информационных технологий и энергетики, каждый год являюсь получателем стипендий Президента или Правительства РФ, также в 2021 г., получил губернаторскую стипендию, ежегодно участвую во Всероссийских конференциях и занимаю призовые места. Также в 2021 г. участвовал в Саммите молодых ученых в г. Сочи, Сириус.