AI инженер / Промпт инженер

Был сегодня в 16:32

По договорённости

Москва, удаленная работа

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Нейронные сети
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Образование

- Высшее образование
- 2001
МГУЭСИ
Факультет: Финансы и кредит

Обо мне

Дополнительные сведения:

AI/ML Engineer | Prompt Engineer | Multi-Agent Architect Специализируюсь на RAG-системах, мультиагентных архитектурах и адаптации LLM. Собираю рабочие прототипы: от retrieval-платформ с локальными моделями до агентов с поведенческим ядром и интеграцией в API. Сильные стороны — retrieval, прототипирование, оркестрация агентов. Готов развивать компетенции в MLOps и продакшн-оркестраторах. Навыки и опыт Реальный опыт - Построение RAG-прототипов: загрузка документов, FAISS-индексация, ответы с цитатами. - Многоагентные системы: собственная архитектура СуперЧиЖ v5.25 (оркестратор, консенсус, fallback, memory). - Интеграции: Telegram API (рабочие боты для бизнеса), REST API. - Стартап-проекты: GreyCat, 2 Кофейных Маньяка, CCRP Therapeutics (от идеи до MVP). - Render + GitHub: деплой ботов и сервисов, контроль версий, хранение кода. Учебные прототипы - HuggingFace / transformers: эмбеддинги, NLP-задачи (intent, sentiment). - LangChain: базовые цепочки (RAG Finder Mini). - FAISS: поиск и индексация PDF. pandas, scikit-learn: препроцессинг, классификаторы. - FastAPI: REST-прототипы. - Docker: упаковка и запуск сервисов. - Streamlit: UI для RAG и диалогов. Теоретическая база (готов быстро освоить) - LangGraph, AutoGen (оркестрация агентов). - Pinecone (облачные векторные БД). - PyTorch (понимание принципов). - MLflow / W&B (логирование, мониторинг). - API, WhatsApp API, Callgear (CRM и мессенджеры). - Airflow / Temporal (оркестрация задач). Selected Projects - RAG Finder Mini — Live (Streamlit, FAISS, HuggingFace, TinyLlama 1.1B) Реализовал локальную RAG-систему: загрузка PDF, чанкинг, эмбеддинги (SentenceTransformers), поиск по FAISS. Привязка к локальной модели TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 (CPU inference). Интерфейс на Streamlit: настройка Top-K, просмотр контекстов, генерация ответов. Результат: рабочий прототип «живого RAG», независимый от облачных API. - RAG + Router Agent System (Cursor IDE, Python) Построил экспериментальную платформу для RAG с разными стратегиями retrieval (map-reduce, refine, strict, router). Внедрил memory-модули и агентов (например, Числовик). Настроил чат с памятью и интеграцию в Telegram/Web UI. Вёл историю запросов и логи пайплайнов (JSONL). Использовал Cursor IDE + GitHub для архитектуры и версиирования. - GreyCat LoRA Trainer (HuggingFace, LoRA) Построен пайплайн для адаптации LLM через Low-Rank Adaptation. Цель: кастомные модели под задачи агентов и бренда (стили, поведенческие ядра). Технологии: Python, HuggingFace, LoRA. - СуперЧиЖ v5.25 (мультиагентная архитектура) Оркестратор + специализированные агенты (#Уточнитель, #Аналитик, #Страж и др.). Логика: маршрутизация, fallback, consensus, адаптивная работа ансамбля. Архитектура схожа с LangGraph/AutoGen, но с уникальной поведенческой моделью. - Custom Agents (15+) Category Creator, Naming Mechanic, GreyCat.Agent, Humanizer, Infographic Studio, Artefactorium и др. Покрывают бизнес-задачи (категории, нейминг, упаковка), образовательные (tutor), креативные (бренд-легенды, мемы). Telegram-боты (Python, telebot, API) Купонный бот и storytelling-бот: сбор данных, валидация, отправка в CRM/почту. Деплой через Render + GitHub, автоматизация CI на уровне MVP. Ключевые компетенции - Построение RAG-платформ (retrieval, цитирование). - Оркестрация агентов (лид-скоринг, оффер, комплаенс). - Fine-tuning моделей (LoRA). - Разработка AI-прототипов с UI и интеграциями. - Стартап-подход: быстрый переход от идеи к MVP. Технологический стек - Использую в проектах: Python, pandas, FAISS, HuggingFace, LangChain, Streamlit, FastAPI, Docker, Telegram API, Render, GitHub, Cursor IDE. Знаком / готов развивать: scikit-learn, transformers, LangGraph, AutoGen, Pinecone, PyTorch, MLflow, Bitrix24 API, WhatsApp API, Callgear, Airflow/Temporal, Gradio. ???? Языки Русский — родной Английский — B2 (рабочая коммуникация: документация, митинги, переписка) Нейронные сети

Иностранные языки

Английский язык — разговорный

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Похожие резюмеВсе 6 похожих резюме

Обновлено в 9:22

Промпт-инженер-AI Content Creator, Master of Prompts120 000 ₽

Последнее место работы (17 лет и 6 мес.)WEB-продюсерМай 2008 – работает сейчас

Обновлено 20 октября

Промпт-инженер / AI Expert and Librarian / Prompt Engineerз/п не указана

Последнее место работы (1 год и 1 мес.)AI Prompt Engineer / AI Expert and Librarian / AI MethodologistОктябрь 2024 – работает сейчас

Обновлено 26 августа

Promt Engineer / AI Creative Specialist (Промт-инженер)з/п не указана

Последнее место работы (2 года и 4 мес.)Content CreatorИюль 2023 – работает сейчас

Обновлено 14 июля

AI-интегратор / Специалист по автоматизации с ИИ / Промпт-инженерз/п не указана

Обновлено 19 апреля 2024

Менеджер AI-проектов / продуктов, AI-инженерз/п не указана

Последнее место работы (2 года)IT Руководитель / Manager (Project, Product) / Pre-saleНоябрь 2023 – работает сейчас

Обновлено 12 апреля 2024

AI-инженер / проектирование многокомпонентных IT систем и их последующее внедрениез/п не указана

Последнее место работы (2 года)Анализ Данных / Python Developer / Engeneer / Researcher / Специалист по Искусственному Интеллекту (AI, Machine Learning)Ноябрь 2023 – работает сейчас