تقديم
ما أفعله:
أنظمة الذكاء الاصطناعي/نماذج اللغة الكبيرة — خطوط أنابيب RAG، سير عمل متعدد الوكلاء، بنية تحتية للتوجيه والتقييم، الحواجز الحماية، وتحسين التكلفة/الكمون لميزات نماذج اللغة الكبيرة التي يجب أن تعمل في الإنتاج، وليس فقط في العرض التجريبي.
الواجهة الخلفية وواجهات برمجة التطبيقات — Go، Ruby on Rails، Node.js/TypeScript وPython. خدمات REST وgRPC، بنية مدفوعة بالأحداث مع Kafka، أنظمة وظائف خلفية، وتكاملات مع طرف ثالث (مدفوعات، CRM وERP).
البيانات وخط البيانات — أنشأت منصة ETL بحجم بيتابايت مع مئات الموصلات وطبقات معالجة نماذج اللغة الكبيرة (LLM): الاستيعاب، التطبيع، الجدولة، إعادة المحاولات، وقابلية الملاحظة.
جاهزية الإنتاج — تتبع موزع مع OpenTelemetry، ولوحات بيانات Datadog، وSLOs، وCI/CD وبنية AWS التحتية.
كيف أعمل: أبدأ من المشكلة التجارية، أقترح أصغر هندسة معمارية تحلها فعليا، وأرسل على دفعات قابلة للمراجعة. تحديثات مكتوبة واضحة، كود ووثائق مختبرة يمكن للمهندس التالي أن يأخذها.
متاح للتدقيق التقني القصير والنماذج الأولية بالإضافة إلى المشاركات طويلة الأمد. أعمل باللغات الإنجليزية والروسية والأوكرانية.


