Дмитрий Е. — Data Scientist

50% времени ML-разработка, 50% - проектирование архитектуры, руководство командой разработчиков, формирование команды, взаимодействие с заказчиками. Выполненные проекты: - Разработка RAG-системы (по заказу Сбера): сохранение истории диалогов и клиентских данных в векторной БД, семантический поиск релевантных фрагментов с фильтрацией по параметрам (карты, кредиты, ипотека), генерация персонализированных ответов с использованием LLM, улучшение качества и контекста клиентских обращений. - Разработка системы (по заказу Газпромнефти) для автоматического проектирования нефтегазовых месторождений (извлечение с помощью LLM из нормативной документации требований к объектам и сохранение в графовую БД, построение технологической схемы месторождения и применение требований из графовой БД для верификации тех. схемы). - Разработка программного модуля (по заказу Газпромнефти) на основе мультимодальных LLMs для проверки чертежей месторождений на соответствие нормативным требованиям и поиска ошибок в чертежах.

Научные исследования в области искусственного интеллекта (алгоритмы построения баз данных для LLMs с целью улучшения способности LLMs к планированию), написание статей.

Проведение консультаций по различным вопросам, связанным с обучением LLMs

Разработка AI-решений на основе LLMs (RAG, мультиагентные системы) для автоматизации в сферах e-commerce, медицины, образования. 50% времени ML-разработка, 50% - проектирование архитектуры, руководство командой, взаимодействие с заказчиками. Основные результаты: - RAG-система на основе внутренней базы знаний (документы, таблицы) для онлайн-школы Netology (точность ответов в 92%, сокрашение времени поиска информации сотрудниками в 2 раза). - ИИ-ассистенты на основе мультиагентного подхода для интернет-магазинов GNPartner, ScandiGold, FPartner (автоматизация продаж). - ИИ-ассистент для медицинских клиник (транскрибация диалога врача и пациента, определение вероятных диагнозов, заполнение медицинской карты пациента).

Проведение семинаров для студентов по C++, Python и анализу данных

ML-разработка (Natural Language Processing) - диалоговые системы, вопросно-ответные системы, чат-боты, обучение моделей (LLMs) для анализа и генерации текста. Разработка моделей для открытых библиотек DeepPavlov, Dream и Explainable QA, выполнение проектов для B2B-клиентов. Основные достижения: - полуфинал Alexa Prize Challenge 4 https://www.amazon.science/alexa-prize/proceedings/dream-technical-report-for-the-alexa-prize-4 - защита PhD https://vak.minobrnauki.gov.ru/advert_independent/92452673002 - 13 научных публикаций, в том числе в ведущих международных журналах.

Разработка алгоритмов навигации мобильного робота