Обязанности и достижения:
Разрабатывал и поддерживал backend на Go, создавая REST API для внутренних сервисов и клиентских приложений.
Работал в Scrum-команде, участвовал в планировании спринтов, код-ревью и ежедневных стендапах.
Разработал и внедрил систему Customer Satisfaction Score (CSAT), позволяющую собирать и анализировать отзывы клиентов о качестве обслуживания.
Разработал микросервис для сбора статистики с онлайн-телефонии OnPBX
Создал микросервис на Go для сбора, обработки и хранения статистики звонков из облачной АТС OnPBX.
Реализовал API для генерации отчетов и дашбордов с ключевыми метриками (количество звонков, среднее время ответа, процент успешных соединений).
Это позволило бизнесу увидеть слабые места: стало понятно, на каких этапах теряются клиенты и где нужно улучшать обработку звонков.
Языки программирования: Go, Python
Базы данных: PostgreSQL, MSSQL
Контейнеризация и DevOps: Docker, Docker Compose, CI/CD (Jenkins)
Фреймворки и инструменты: Gorilla, Gin
Тестирование и отладка: Testify, Postman
Методологии: Scrum, Code Review
Так же был опыт работы в команде ML.
Что делал:
Работа с большими языковыми моделями (LLM)
- Настройка и обучение больших языковых моделей (LLM) для решения различных задач.
- Разработка и оптимизация промптов, обеспечивающих более точные и релевантные ответы.
- Проведение экспериментов, тестирование и анализ результатов, направленных на
улучшение качества генерации.
Ключевые проекты:
Автоматизированная система анализа настроений клиентов в чатах
- Ежедневная обработка диалогов с клиентами с использованием LLM для выявления негативных сообщений и потенциальных проблем.
- Генерация отчетов в формате Excel, содержащих аналитические данные и рекомендации для улучшения обслуживания.
Запуск локальной LLM для разработчиков
- Развернул локальную языковую модель с использованием Ollama и Open WebUI, что
позволило команде работать с чувствительными данными без риска их утечки.