Резюме: Ai-разработчик
AI-разработчик | Python, LLM-интеграции, автоматизация
Разработчик с фокусом на интеграцию LLM в реальные продукты и автоматизацию процессов. Интегрировал LLM через API (DeepSeek, GPT-4o, Groq/Llama) в Telegram-ботов и веб-сервисы, применяю промпт-инжиниринг для получения стабильного результата от моделей. Есть коммерческий опыт в продуктовой IT-компании. Быстро осваиваю незнакомые технологии.
Опыт работы: 1 год 1 месяц, ЭОС ПВ (Техник-Программист) - системная интеграция, автоматизация бизнес-процессов, ИТ-консалтинг.Реализовал механизм макросов на C++ для автоматического логирования критических событий. Настроил ГОСТ-криптоокружение (OpenSSL 3.0 + gost-engine), цепочки доверия, TSA/TSP - опыт работы с чувствительными данными и требованиями ИБ.
Проекты:
1. ИИ-аудит резюме - Разработал и задеплоил сервис аудита резюме hh.ru через LLM: REST-эндпоинты, интеграция GPT-4o через API, промпт-инжиниринг под структурированный разбор. Настроил nginx, SSL, systemd, per-IP рейт-лимитинг и кэширование по SHA256.
2. Telegram-боты с LLM (Python, aiogram 3). Разработал ботов с интеграцией LLM через API (DeepSeek, GPT-4o, Groq): несколько ИИ-персон, FSM-логика диалога, обработка JSON-ответов модели. Задеплоил на VPS под Linux (systemd). Пример: @taro_for_youbot
3. Промпт-инжиниринг (структурированное обучение + инструменты). Прошёл курс по промпт-инжинирингу (CoT, ReAct, meta-prompting, function calling). Собрал репозиторий из 50+ ноутбуков и Streamlit-приложение для генерации промптов под персоны: github.com/Loga3545/prompt-persona
4. Интеллектуальный парсер логов (Python, LLM API). Инструмент для разбора серверных логов до 50 ГБ с интеграцией LLM через API и экспортом структурированных результатов в JSON/Excel.
Навыки:
ИИ/LLM: интеграция LLM через API (DeepSeek, GPT-4o, Groq/Llama), промпт-инжиниринг (CoT, ReAct, function calling), обработка структурированного вывода (JSON)
Интеграции: REST API, Telegram Bot API, webhooks, JSON, nginx, systemd
Разработка: Python (aiogram, Streamlit), C/C++, JavaScript/HTML/CSS
Данные: PostgreSQL, Oracle SQL
Инфраструктура: Linux (администрирование), Git, CMake, Bash, VPS-деплой
Образование: МЭИ (НИУ), прикладная информатика в экономике, неоконченное высшее, 2027.
Доп. обучение: Школа 21 (Сбер) на основном обучении, курс «Python-разработчик» (Stepik), самостоятельное изучение PostgreSQL.
