Дмитрий К. — Backend Developer

- С нуля спроектировал и разработал backend-платформу динамического планирования пассивов банка, заменив ручные Excel-расчёты сервисом с API - Реализовал формульный движок - Добавил audit trace для полной трассировки вычислений, сверки результатов и проведения аудита - Обеспечил 100% паритет детерминированных расчётов с Excel-моделью - Реализовал ML-прогнозирование с ансамблем из 5 моделей: CatBoost, XGBoost, Prophet, ARIMA и Holt-Winters - Добавил автоматический выбор лучшей модели, версионирование моделей и защиту датасетов - Разработал AI-агента на LangChain и GigaChat с защищённым mTLS-взаимодействием - Исследовал возможности автономного AI-агента Ouroboros и сценарии его применения в платформе бизнес-планирования - Представлял результаты исследования и демонстрации Ouroboros на технических митапах, рассказывал об архитектуре, сценариях использования и выявленных ограничениях

- Разработал Telegram-бота для AI-сервиса: архитектура, интеграция с API, деплой; обработка текста, PDF, изображений, ссылок, голосовых сообщений (speech-to-text) - Спроектировал Shopping Agent на LangGraph с интеграцией OpenAI API и SerpAPI: чистая архитектура, протоколы, схемы данных - Создал pipeline анализа контента: PDF-скрапер с извлечением ключевой информации, web-скрапер на Tavily, сохранение в Vector DB (Qdrant) - Реализовал алгоритм Pinboard: семантический поиск, фильтрация по периодам, интеграция контекста в LLM-ответы - Разработал и обучил Two-Tower model для улучшения качества рекомендаций - Интегрировал Celery + Redis для fault-tolerant обработки: диагностировал и устранил баги с потерей задач - Провёл исследование MCP-серверов для интеграции с Claude, GPT и другими LLM - Code review, участие в архитектурных решениях

- Разработал высоконагруженные REST API на FastAPI - Выявил и устранил критический баг в Celery-задачах: задачи зависали и накапливались в очереди. - Оптимизировал PostgreSQL-запросы и спроектировал схемы данных для Redis-кеширования - Интегрировал Firebase (аутентификация, аналитика) и CoinPayments (криптоплатежи) - Переписал и рефакторил код, написанный через ИИ. - Развернул и оптимизировал сервис для локальных LLM (vGPU): настроил проброс видеопамяти и квантование, что снизило задержки ответа (latency) на ~30% и уменьшило потребление ресурсов.

- Реализовал multi-step reasoning: агент самостоятельно выбирает последовательность вызовов функций для решения задачи пользователя - Интегрировал ассистента с внешними API (банковские выписки, справочники, calculation-сервисы) через единый слой function-calling tools - Оптимизировал промпты: точность ответов +25%, потребление токенов −30% (на тестовом датасете) - Разработал backend-архитектуру и API для интеграции ассистента с внешними сервисами - Реализовал MVP для компании Rupetrol (Агент для подсчета финансов отдельных ИП) - Настроил логирование и мониторинг LLM-запросов (промпты, токены, латентность, стоимость) для контроля качества и расходов