Денис Митрофанов

Architecting RAG Systems: Проектировал архитектуру систем поиска по знаниям (RAG). Реализовал пайплайны обработки данных с использованием Docling Hybrid Chunking, векторной БД Supabase и гибридного поиска для работы с неструктурированными данными.

Custom MCP Development: Разрабатывал и внедрял Model Context Protocol (MCP) сервисы для расширения контекста LLM, позволяя нейросетям напрямую взаимодействовать с корпоративными данными (SEO, каталоги, CRM).

Prompt Engineering & Agents: Создавал автономных агентов и сложные цепочки (Chains) в n8n. Настраивал логику распределения задач между различными LLM (Claude, GPT, local models) для оптимизации стоимости и качества ответов.

AI-Driven Laravel Development: Разрабатывал высоконагруженные API на Laravel (Octane) под управлением Cursor AI. Использовал агентный подход для генерации миграций, сложных бизнес-моделей и оптимизации запросов.

Automated Backend Workflows: Интегрировал AI-агентов в бэкенд-логику через Webhooks и n8n для автоматической классификации контента, парсинга вложений и генерации PDF-отчетов в реальном времени.

Security & Auth: Реализовал системы разграничения прав доступа (Spatie) и безопасной авторизации, интегрируя AI-аудит для поиска уязвимостей в коде.

Rapid UI Prototyping: Создавал интерфейсы на Vue/React, используя Vibe Coding (Claude Code, Cursor). Это позволило ускорить сборку фронтенда для MVP в 3-4 раза без потери качества кода.

Low-Code Core (Directus): Использовал Directus как Headless CMS и API-движок для быстрой доставки контента. Настраивал сложные GraphQL-запросы для эффективного получения данных на фронтенде.

AI-Enhanced UX: Интегрировал интеллектуальные чат-интерфейсы и системы умной фильтрации (Laravel Scout) в клиентские приложения.

Fullstack DevOps: Контейнеризация приложений через Docker, настройка CI/CD пайплайнов в GitLab для автоматизированного тестирования и деплоя AI-сервисов.

Performance Engineering: Оптимизировал скорость отклика приложений через кэширование в Redis и AI-аудит производительности, сокращая время загрузки тяжелых страниц на 60%.

Monitoring: Развернул связку Sentry/Grafana для мониторинга ошибок и метрик работы AI-агентов в продакшене.

Архитектурное моделирование: Проектировал ядро системы на Laravel, используя нейросети для генерации сложных схем баз данных PostgreSQL и медицинских анкет. Это позволило сократить время на проектирование структуры данных в 2 раза.

Умная генерация кода: Внедрил методику разработки через Cursor AI, автоматизировав создание миграций, моделей и сервисных слоев (Service Layer, Repository). Использовал архитектурные инструкции для соблюдения чистоты кода и паттернов проектирования.

Автоматизация бизнес-логики: Разработал систему умного распределения заявок и синхронизации данных с AmoCRM и Bitrix24 через воркфлоу в n8n. Настроил мгновенную реакцию системы на события через Webhooks.

Производительность и ИИ-аудит: Оптимизировал работу серверной части (Redis, ускорение Eloquent-запросов), используя ИИ-ассистентов для поиска узких мест в коде и анализа планов выполнения запросов.

Очереди и фоновые задачи: Реализовал распределенную обработку тяжелых задач через Laravel Jobs, обеспечив стабильную работу системы генерации документов (PDF/Docx) и массовых уведомлений.

Безопасность и контроль: Выстроил многоуровневую систему прав доступа (RBAC). Настроил автоматический мониторинг ошибок в реальном времени через Sentry с уведомлениями в командные чаты.

Автоматизированное тестирование: Внедрил практику написания Unit и Feature тестов с помощью автономных агентов, что гарантировало стабильность критических узлов системы при обновлении ядра.

Контейнеризация и среда: Полностью стандартизировал среду разработки через Docker, обеспечив идентичность локального окружения и серверов.

Документирование и стандарты: Автоматизировал создание технической документации в Postman и Swagger, используя нейросети для описания методов взаимодействия и схем данных.

Архитектура поисковых систем: Проектировал и настраивал кластеры Elasticsearch (Sharding, Replication, ILM) для обработки гигантских массивов данных. Реализовал полнотекстовый поиск и сложные системы ранжирования.

Векторный поиск и семантика: Внедрил векторный поиск внутри Elasticsearch для семантического анализа данных. Это позволило создать базу для систем RAG (генерация ответов на основе знаний), обеспечив высокую точность подбора контекста для нейросетей.

Обработка данных (ETL): Разработал пайплайны фильтрации и нормализации огромных датасетов перед индексацией. Использовал LLM для автоматической классификации и кластеризации поисковых запросов.

Интеграция стека: Реализовал бесшовную связку Elasticsearch с бэкендом на Laravel (Scout, Custom Engines) для высокопроизводительной аналитики в реальном времени.

Ускоренная разработка (Vibe Coding): Использовал Cursor AI для проектирования сложной бизнес-логики и автоматического написания тестов. Это позволило сократить цикл разработки аналитических модулей в 2.5 раза.

Интеллектуальные агенты: Разработал и внедрил ИИ-агентов для автоматического поиска аномалий в данных и мониторинга «мусорного» трафика (Bot Detection).

Автоматизация рабочих процессов: Выстроил цепочки в n8n для автоматической выгрузки отчетов из аналитических систем в CRM и Telegram, исключив ручные операции.

Брокеры сообщений и очереди: Оптимизировал потоковую запись данных через RabbitMQ и Kafka, обеспечив отказоустойчивость системы при пиковых нагрузках.

Микросервисная архитектура: Спроектировал аналитические модули как независимые микросервисы, контейнеризировал их через Docker и настроил CI/CD пайплайны для автоматического деплоя.

Наблюдаемость и мониторинг: Развернул стек ELK и настроил дашборды в Grafana и Prometheus для контроля производительности тяжелых индексов и серверных мощностей.