Разработчик AI-продуктов
Проектирую и создаю приложения на основе AI. Полный цикл от быстрого MVP до мониторинга и поддержки.
HR-ассистент в WhatsApp: общается с кандидатами и работодателями, собирает данные и помогает находить подходящие вакансии и людей.
Разрабатываю весь AI-сервис: диалоги, обработку текста и голоса, сопоставление кандидатов с вакансиями и интеграцию с платформой.
Закрытая система мониторинга показателей здравоохранения Москвы с картой и многоуровневой аналитикой.
В составе внешней команды развиваю карту и визуализацию, связываю интерфейс с API и витринами данных, разбираю расхождения показателей.
Рабочее пространство, где AI-ассистент помогает редактировать связанные Word-документы и работать с папками файлов.
Вместе с заказчиком и командой разрабатывал сценарии редактора, контекст связанных документов и управляемые изменения текста.
Встроенный ассистент для платформы данных: отвечает на вопросы по документам и базе, показывает результат в интерактивных графиках.
Самостоятельно вёл AI-часть с начала проекта: разработку ассистента, стенды для заказчиков, поддержку и развитие.
Сервис находит подходящие шаблоны и готовит черновики ответов на обращения граждан, оставляя выбор и проверку человеку.
Реализовал поиск, AI-workflow, серверную логику и части интерфейса; добавил обезличивание персональных данных.
Сервис собирает публикации, выделяет события и тренды, даёт поиск, чат по источникам и тематические дайджесты.
Разработал модуль целиком: обработку материалов, поиск, чат-агента, дайджесты, интерфейс и стабилизацию в эксплуатации.
Два чат-бота для кандидатов и работодателей: интервью, структурированный профиль кандидата и оценка соответствия вакансии.
Руководил командой из двух ML-разработчиков, проектировал архитектуру и интеграции с Telegram, hh и Potok. За неделю пилота провели более 50 собеседований.
Внутренний Telegram-ассистент для корпоративной базы знаний: принимает текст, файлы и голосовые сообщения, структурирует заметки и отвечает по ним.
Разработал сервис целиком: обработку материалов, векторный поиск и управление заметками через Telegram.
AI-решения для HR, корпоративных баз знаний, SQL-аналитики и работы с документами — от проектирования сценариев до разработки и интеграции.
Адаптировал метод объяснения графовых нейросетей к молекулярным данным: он выделяет значимые фрагменты молекулы и учитывает её химическую структуру и симметрию.
Разработал графовую нейросеть с двумя входами для предсказания устойчивости комплексов редкоземельных элементов и трёхвалентных актинидов.
RAG-сервис ищет сведения в специализированных химических документах и формирует ответы с опорой на найденные источники.
Разработал сервис векторного поиска по химическим документам, настроил локальный инференс LLM, LoRA-дообучение и мониторинг метрик.
Веб-приложение предсказывает путь синтеза органического вещества по его формуле.
Настроил подбор гиперпараметров и Multi-GPU обучение существующих моделей ретросинтеза, провёл обучение на данных заказчика.
Линейная алгебра, статистика, анализ данных, Python.
Диплом: графовая нейронная сеть для оценки устойчивости комплексов f-элементов.
Машинное обучение, нейронные сети, Computer Vision, NLP, PyTorch.
