Всеволод С. — ML Engineer

- Разрабатывал end-to-end 2 продакшн-агентов на базе GigaChat: от анализа задачи и MVP до архитектуры оркестрации, релизов и итеративного улучшения по пользовательскому фидбэку. Мигрировал агента с LangChain на function calling при переходе на новую версию LLM, у которой ломался tool calling через LangChain — полностью устранил ошибки вызова инструментов. - Изменил архитектуру оркестрации второго агента упростил пайплайн и и снизил время ответа с ~20 до ~15 секунд. - Спроектировал 7 инструментов (тулов) для двух агентов, расширив покрытие пользовательских сценариев. - Построил пайплайн автоматизированной оценки качества (LLM-as-judge) на 830 YAML тест-кейсах с многомерной проверкой: tool accuracy, retrieval quality, answer relevance. - Дорабатывал внутренний RAG-сервис: бэкенд, промпты, retrieval-пайплайн — повышал качество и стабильность ответов. - Участвовал в построении CI/CD пайплайнов и проведении релизов (Git, Docker, OpenShift), документировал изменения. - Работал с данными на Spark-кластере: извлечение и предобработка диалогов, кластеризация обращений с помощью LLM.

- Заложил основу RAG-системы, которая используется в продукте до сих пор. - Участвовал в улучшении AI-продуктов смежных команд, включая сервис извлечения реквизитов из документов (доработка LLM-составляющей).