Написание сервисов интеграции через MCP, A2A агентов, litestar/fastapi микросервисов Работа с передовыми LLM моделями, поддержка litellm, n8n Использование Claude code, QwenCode, OpenCode Стек: k8s, helm, python 3,14 (uv, litestar, advanced-alchemy, pydantic_ai, fastmcp, fasta2a)

1. Разработка админки и страницы для внешних регистраций для компании N: - Бэкенд задачи (бизнес логика, поддержка большущего монолита) - Фронтенд (добавление страниц, верстка) - Ведение документации Стек: python 3.10 (flask, sqlalchemy), postgres, javascript(vue) 2. Разработка kibana-like веб-интерфейса для анализа логов - Мне просто не хватало такого и я написал - Коллеги в восторге Стек: python 3.12 (pydantic, nivo, streamlit) 3. Разработка админки для компании N для работы с картами. - Бекенд (микросервисы) - Фронтенд Стек: С# (ASP.NET Core, Ocelot, EF), postgres, typescript(vue)

1. Разработка голосовых ботов для внешних клиентов. - Имплементация сценариев заказчика в код - Тестирование Стек: python 2.7, Naumen, minio 2. Написание внутренних сервисов компании - Разработка (CRUD, миграции, админки и т д) - Тестирование Стек: python 3.10+ (fastapi, pydantic, sqlalchemy, loguru etc.), postgresql, Docker 3. Создание dual intent-entity BERT классификатора - Питчинг замены классификатору от just.ai - Разработка - Анализ результатов по отношению с конкурентом Стек: python 3.10 (pytorch, transformers, numpy , pandas) Из интересного опыта могу отметить свою первую работу с высокой нагрузкой (~100rps) и отложенный запуск модели которая позволяла бы экономить 5 млн. рублей / год.

1. Телеграм бот для онлайн-школы ФИЧА в формате конкурса. - Разработка и тестирование - Создание простой БД для хранения пользователей, кодов и пр. Стек: python 3.11 (python-telegram-bot, sqlalchemy), Docker 2. Закрытый телеграм бот для частного тренера по плаванию - Разработка основной логики, а также админки - Подключение платежей - Создание простенькой БД - Поднятие отдельного сервера Telegram для хранения больших видео-инструкций - Общение напрямую с заказчиком - Выбор и настройка облачного сервера (timecloud) Стек: python 3.11 (python-telegram-bot, sqlalchemy, sqladmin, loguru), Docker, timecloud.

1. Разработка чат-бота для ответов по вопросам связанным с ПДн - Взаимодействие с командой - Прорисовка схем в Miro - Имплементация в код. - Тестирование - Деплой Стек: python 3.6-3.9 (smartapp-framework, pytest), Jenkins, Docker, SonarQube, Kafka, OpenShift 2. Разработка классификатора (~100 классов) для матчинга FAQ - Разработка - Интеграция через Kafka с чатботом Стек: python 3.7 (scikit-learn, numpy, pandas, nltk etc), Kafka, OpenShift 3. Разработка QA BERT модели для поиска ответа по тексту. Замороженные веса ruBERT + дообучение на legal/юридических документах 1 слой + QA head слои дообученные на sberquad и специфической разметке для нашей команды. - Успешный питчинг модели коллегам - Презентация архитектуры - Заказ разметки у Толоки - Разработка - Деплой - Интеграция через Kafka с чатботом Стек: python 3.9(pytorch, transformers, numpy etc), Kafka, OpenShift Вышеуказанные проекты помогли снизить нагрузку по обращениям на моих коллег на 90%, или, примерно, 16 чел.ч / день.