Виталий К. — Data Generalist

Разрабатываю и внедряю прикладные AI-решения для интернет-магазина, CRM, продаж и клиентского сервиса. Отвечаю за путь от бизнес-задачи и прототипа до интеграции в рабочие системы. - Разработал AI-консультанта интернет-магазина «Электроник»: помощник ведёт диалог с покупателем, понимает бюджет и характеристики, подбирает реальные товары из каталога, проверяет географию доставки и помогает перейти к оформлению заказа. - Реализовал интеллектуальный поиск по каталогу: система понимает запросы на естественном языке, ограничения по цене и характеристикам, опечатки и неправильную раскладку клавиатуры. - Настроил отказоустойчивый AI-контур: при недоступности основной LLM поиск и консультант автоматически переходят в упрощённый режим без ошибок для пользователя. - Интегрировал AI-решения с товарным каталогом, ценами, остатками, сайтом, Битрикс24 и 1С через API. - Разработал RAG-бота для Битрикс24, который отвечает клиентам и сотрудникам по утверждённым сценариям и данным компании, сохраняя контекст диалога в CRM. - Внедрил автоматическую генерацию и редактуру описаний товаров с использованием LLM для обработки большого каталога. - Реализовал распознавание и саммаризацию звонков: после разговора в CRM автоматически формируется краткое резюме, договорённости и дальнейшие действия. - Добавил защиту AI-сервисов от злоупотреблений: ограничение частоты запросов, фильтрацию входных данных и контроль безопасного отображения сгенерированного контента. - Участвовал в модернизации интернет-магазина с каталогом более 30 тысяч позиций, включая архитектуру backend-сервисов, интеграции, тестирование и вывод решений в production. Стек: Python / FastAPI (AI-assisted development), REST API, LLM API, RAG, PostgreSQL/pgvector, n8n, Битрикс24, 1С, Whisper, Git, Docker, Linux.

Работал единственным AI-специалистом в направлении генеративного ИИ. Проектировал и внедрял корпоративные LLM-решения для автоматизации анализа требований, подготовки тестовой документации и поддержки внутренних подразделений. - Разработал RAG-решение для анализа корпоративных требований и автоматической проверки их корректности, полноты и непротиворечивости. - Автоматизировал создание тест-кейсов и датасетов на основе требований из Confluence с передачей результатов в Jira и Xray. - Спроектировал сквозной AI-пайплайн: получение требований, подготовка контекста, обращение к LLM, проверка результата, дедупликация и загрузка в корпоративные системы. - Реализовал автоматизацию прогона существующих тест-кейсов с использованием ИИ и фиксацией результатов в Xray. - Настроил дополнительные проверки качества: самопроверку ответа модели, нормализацию выходных данных и привязку результатов к исходным задачам Jira. - Запустил внутренних AI-ассистентов для бизнес-аналитиков, тестировщиков и HR-подразделений. - Интегрировал LLM-решения с Jira, Confluence, Xray и внутренними API через n8n и REST. - Работал с корпоративными моделями внутри защищённого контура, чтобы чувствительные данные не передавались во внешние сервисы. - Прорабатывал промпты, структуру контекста и форматы ответа моделей для получения стабильного результата, пригодного для автоматической обработки. - Оценивал AI-сценарии по потенциальному эффекту, стоимости и сложности реализации; помогал отсеивать задачи, где GenAI не давал преимуществ перед обычной автоматизацией. - Проводил сессии с бизнесом и ИТ-командами, переводил запросы уровня «нужен ИИ» в конкретную архитектуру, интеграции и проверяемый результат. Стек: Generative AI, LLM, RAG, Prompt Engineering, n8n, Jira, Confluence, Xray, REST API, корпоративные LLM, DeepSeek/Qwen-based модели, Claude, Gemini, обработка структурированных данных.

Разрабатывал прикладные AI-решения для автоматизации бизнес-процессов, клиентского сервиса и работы с корпоративными знаниями. Самостоятельно проходил путь от анализа задачи и прототипирования до интеграции, развёртывания и сопровождения. - Проектировал RAG-ассистентов для поиска информации и подготовки ответов на основе внутренних документов, регламентов и баз знаний. - Реализовывал полный RAG-пайплайн: загрузку и обработку документов, разбиение на смысловые фрагменты, создание embeddings, векторный поиск, формирование контекста и генерацию ответа с указанием источников. - Создавал AI-агентов с подключением инструментов, внешних API, CRM, баз данных и сценариев автоматизации. - Разрабатывал Telegram-ботов с AI-логикой: консультанты, внутренние помощники, образовательные сервисы, фитнес-наставники и боты для обработки клиентских обращений. - Интегрировал LLM с Битрикс24: автоматические ответы, обработка карточек CRM, анализ переписок, генерация документов и запуск действий по результатам диалога. - Создавал голосовые сценарии с распознаванием речи через Whisper и последующей обработкой текста с помощью LLM. - Строил многошаговые workflow в n8n: приём данных, обращение к модели, проверка и структурирование результата, работа с API и сохранение данных в CRM или базе. - Использовал structured output и function calling для получения предсказуемого результата, пригодного для автоматической обработки. - Разворачивал AI-инфраструктуру на VPS: n8n, Dify, PostgreSQL, Redis, Weaviate, Whisper, TTS и вспомогательные MCP-сервисы. - Настраивал Docker-окружение, HTTPS-маршрутизацию через Traefik, базы данных, резервное копирование, мониторинг и автоматическое восстановление сервисов. - Тестировал различные LLM и провайдеров, подбирая модель с учётом качества, стоимости, скорости ответа и ограничений конкретного сценария. - Проектировал решения так, чтобы бизнес-логику и модель можно было менять без полной переработки всей системы. Стек: Python / FastAPI (AI-assisted development), n8n, Dify, LLM API, RAG, AI Agents, function calling, structured output, PostgreSQL, Weaviate, Redis, Whisper, TTS, aiogram, Битрикс24 REST API, Docker, Traefik, Linux, Git.

Руководил цифровизацией производственно-торгового холдинга. Создал интеграционный контур между 1С, Битрикс24, сайтом, маркетплейсами, Telegram-ботами и внутренними сервисами. В последние годы работы начал внедрять low-code и AI-инструменты в существующие бизнес-процессы. - Спроектировал единый цифровой контур компании на базе 1С ERP, Битрикс24, интернет-магазина, маркетплейсов и внутренних сервисов. - Автоматизировал обмен клиентами, товарами, заказами, ценами, остатками и статусами между системами. - Создавал интеграции и многошаговые сценарии, в которых данные автоматически обрабатывались и передавались между 1С, CRM, сайтом и внешними сервисами. - Разработал первые Telegram-боты для клиентов, партнёров и сотрудников: уведомления, получение информации, обработка обращений и взаимодействие с внутренними системами. - После проверки востребованности направления нанял отдельного разработчика Telegram-ботов и организовал дальнейшее развитие созданных решений. - Построил основу для автоматизированного кабинета дилера с персональными данными, заказами, ценами, документами и показателями. - В 2023–2024 годах начал тестировать и внедрять LLM-инструменты в рабочие процессы: подготовку текстов и ответов, обработку обращений, генерацию контента, поиск информации и поддержку сотрудников. - Создавал первые AI- и low-code-сценарии, связывая языковые модели с Битрикс24, Telegram, данными компании и внешними API. - Проводил пилоты AI-помощников для отделов продаж и клиентского сервиса, собирал обратную связь и корректировал сценарии. - Выбирал задачи, где использование AI давало практическую пользу, и отделял их от процессов, которые эффективнее решались обычной автоматизацией. - Организовывал полный цикл внедрения: анализ процесса, проектирование решения, создание прототипа, интеграция, тестирование, обучение пользователей и передача в сопровождение. - Руководил профильными разработчиками и подрядчиками, формировал требования и принимал технический результат. Стек: 1С ERP 2.5, Битрикс24, 1С-Битрикс, REST API, вебхуки, Telegram Bot API, low-code automation, GPT/LLM API, n8n — в конце периода, маркетплейсы, базы данных и внутренние сервисы.