Начинающий IT-специалист

Был больше месяца назад

По договорённости

23 года (родился 15 сентября 2002), не состоит в браке, детей нет

Саратов

Занятость

полная занятость

Гражданство

не указано

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Ответственность
Docker / Docker Compose
TCP/IP
Обучаемость
HTTPS
Пользователь ПК
Поиск информации в интернет
DNS
DDNS
Работа в команде
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 9 месяцев

- Июль 2024 – март 2025
- 9 месяцев
Старший специалист
Альфа Банк, Саратов
https://t.me/xjbcth
Банковские услуги.
Обязанности и достижения:
Консультировал клиентов массового и премиального сегмента, структурируя сложные запросы и подбирая решения на основе обширных баз знаний и внутренних регламентов. Разрабатывал сценарии взаимодействия и инструкции, что стало основой для формирования навыков шаблонного и системного мышления, применимых к построению промтов и цепочек запросов для ИИ. Осваивал и быстро адаптировал многочисленные внутренние системы (CRM, аналитические панели), что сформировало опыт интеграции разнородных инструментов и работы с многоступенчатыми процессами. Документировал процессы и проводил адаптацию новичков, создавая понятные гайды и инструкции. Достиг максимального результата по качеству обслуживания (0 негативных оценок за месяц), что подтверждает способность точно работать с запросами и обеспечивать высокий уровень удовлетворенности пользователей.

Образование

- Высшее образование
- Дневная/Очная
- 2024
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
Факультет: Государственное и муниципальное управление
Специальность: Государственный служащий

Обо мне

Дополнительные сведения:

Краткое описание Самостоятельно спроектировал и развернул на базе Docker многофункциональную платформу для работы с большими языковыми моделями (LLM) на базе OpenWebUI, интегрировав более 20 моделей, включая Google Gemini, Llama, Qwen, Grok и другие. Активно занимался промт-инжинирингом, созданием системных промтов, управлением знаниями и использованием функционала OpenWebUI для адаптации и автоматизации взаимодействия с ИИ. Ищу возможность применить и развить свой опыт в профессиональной среде ИТ. Технический стек и навыки Инфраструктура и контейнеризация: Docker, Docker Compose, Watchtower (автообновление контейнеров), управление volumes и бэкапами. Многоконтейнерная архитектура с настройкой единой сети (nginx_network) для интеграции сервисов. Интеграция LLM и API: OpenWebUI, Ollama (локальное использование через Docker и WinWSL), подключение внешних API: Google Gemini, OpenRouter, GitHub Marketplace, FireWorks. Продвинутая настройка прокси (Shadowsocks + Privoxy) для обхода геоограничений. Работа с лимитами RPM, RPD, TPM. Сетевые технологии и безопасность: Nginx Proxy Manager для HTTPS с поддержкой Let’s Encrypt, проброс портов 80/443, динамический DNS (no-ip.com) для постоянного доменного имени myaivpn.ddns.net. Конфигурация Windows Firewall с открытием необходимых портов и минимизацией рисков. Настройка WireGuard VPN (временно отключен порт). Промт-инжиниринг (Prompt Engineering): Создание и систематизация сложных промтов с использованием Chat Folders в OpenWebUI. Разработка и тестирование цепочек промтов (prompt chaining) и шаблонов (prompt templates) для оптимизации запросов. Активно писал и применял большое количество промтов для решения разнообразных бизнес- и технических задач. RAG (Retrieval-Augmented Generation) в OpenWebUI: Использование модуля Knowledge для загрузки и интеграции локальных баз знаний (PDF, TXT, Markdown) с целью улучшения релевантности ответов. Примеры применения включают получение точных решений на основе загруженной технической документации. Функционал OpenWebUI – раздел Functions: Конфигурировал pipe и filter функции для последовательной обработки входящих и исходящих данных, автоматического форматирования (включая JSON), добавления предупреждений о лимитах и обогащения контекста. Это повысило устойчивость и гибкость платформы при взаимодействии с несколькими API и моделями. Операционные системы и автоматизация: Уверенный пользователь Windows с продвинутым применением PowerShell и WSL для работы с Docker и инструментами разработчика. Автоматизация обновлений контейнеров с помощью Watchtower. Практический опыт (Персональный проект, 3–4 недели) Разворачивание и настройка комплексной среды: Создал многоконтейнерную Docker-среду с open-webui, ollama, nginx-proxy-manager, shadowsocks, privoxy и watchtower. Настроил взаимодействие через виртуальную сеть nginx_network. Интеграция LLM: Реализовал подключение как локальных моделей Ollama, так и множества API-сервисов, включая Google Gemini 2.5 Pro, Llama 3.3 70B, Qwen 3 235B и Grok 3. Выбрал Google API основным сервисом благодаря качеству и лимитам, оптимизировал маршруты запросов с учётом производительности и ограничений. Промт-инжиниринг и управление знаниями: Создавал и поддерживал папки промтов в OpenWebUI (например, папка Edit Folder с системным промтом, в котором задавалась роль ИИ для помощи в трудоустройстве). Использовал шаблоны промтов с переменными для быстрого наполнения и повторного использования. Активно применял системные, динамические и цепочечные промты. Опирался на RAG-модуль для связывания ИИ с локальными знаниями. Обеспечение безопасности и доступности: Настроил HTTPS-доступ через Nginx Proxy Manager с Let’s Encrypt, обеспечил поддержку мобильных устройств (включая iPhone). Решил проблему блокировок API с помощью прокси Shadowsocks + Privoxy. Обеспечил стабильность работы через корректную настройку Windows Firewall и организацию устойчивого сетевого доступа. Автоматизация и сопровождение: Внедрил Watchtower для автоматического обновления сервисов, настроил резервное копирование данных из контейнеров. Планирую интеграцию n8n для автоматизации рабочих процессов и создания ИИ-агентов. Дополнительная информация и планы развития Основные источники знаний: GitHub, YouTube, HuggingFace, официальная документация API, а также советы и помощь от ChatGPT (версии 4o и 4o mini). Активно изучаю функции OpenWebUI, включая RAG, раздел Functions, Prompt Engineering. Цель - создать бизнес-ориентированное решение с интеграцией ИИ в реальные процессы. В планах - создание публичного GitHub-репозитория с описанием проекта, примерами конфигураций, промтов и инструкциями для демонстрации компетенций.