Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →
Проанализировали данные из зарплатного калькулятора за первое полугодие 2026 года и делимся в статье →


Выберите навык, чтобы посмотреть, какие тесты специалист уже прошел.
ООО «Террикса»
Продуктовая ML-система (текущий проект)
Спроектировал и единолично поддерживаю production-стенд (24 контейнера: Nginx, Kafka, gRPC, Docker) с мониторингом (Grafana, Loki, Tempo, OpenTelemetry).
Реализовал гибридный поиск: векторная БД (ChromaDB) + графовая БД (Neo4j) + реляционная БД (Postgres).
Построил пайплайн обработки запросов: семантический роутер (BERT, 95% точность) → агент извлечения → агент генерации с контекстной памятью.
Внедрил State Machine для разрешения неоднозначных запросов (ambiguity, duality).
Семантический поиск
Собрал пайплайн для data-lake: NER, нормализация, fine-tuning BERT/DeepSeek/Llama под доменные запросы.
Обучил кастомный embedder, повысив релевантность поиска.
Цифровые аватары (Северсталь, ДИТ Москвы)
Разработал RAG-систему на LangChain + GigaChat + Voice.
Ускорил ответ на 40% (1.3 сек) через оптимизацию запросов и стриминг токенов.
Реализовал мультимодальность (ASR/TTS + чат) и мультиязычность.
Сервис диаризации
Спроектировал архитектуру распознавания спикеров.
Мигрировал с Pyannote на NVIDIA NeMo — точность 92%. Решил проблему совместимости с AVX-инструкциями на продакшен-железе.
SaluteSpeech on-prem (РуВики)
Развернул кластер из 9 нод (CentOS, Ansible).
Платформа управления AI-ассистентами
Построил платформу для создания и управления AI-ассистентами (FastAPI + ML SDK).
Интегрировал проприетарные LLM (YandexGPT, GigaChat) и self-hosted решения (Ollama).
Реализовал мониторинг производительности (Grafana, Prometheus).
Закончил университет по специальности инженер-технолог бродильных производств.
Стажировался на кафедре автоматизации компьютерных систем