AI SYSTEMS ENGINEERINGАСТАНА · КАЗАХСТАН
Разрабатываю AI-агентов и поиск по документам. Подключаю к вашим системам, запускаю на ваших серверах.
От первой интеграции до эксплуатации.
Данные, доступ и контроль — в вашем контуре.
Разбери задержку заказа.
Склад перенёс отгрузку на 21 сентября. Клиенту — новая дата, логисту — проверить отправку.
Вымышленные документы для примера. В заявке: «Поставка до 12 октября». В предложении поставщика: «Поставка до 19 октября». Агент указывает расхождение; решение о новых условиях принимает сотрудник.
Иллюстрация, не готовый продукт. Доступы и подтверждения настраиваются под ваш процесс.
ЛИЧНО ОСНОВАТЕЛЬАлександр Тихонов Проектирую, разрабатываю, сопровождаю.
ОПЫТ ПО НАЙМУ · ЭБС «ЛАНЬ»LanGPT, AI-Snippets AI-сервисы электронной библиотеки.
СОБСТВЕННАЯ РАЗРАБОТКАProtocore Платформа агентов с открытым ядром · beta.
AI-сервисы, над которыми я работаю в ЭБС «Лань», и собственная платформа Protocore. В каждом проекте — задача, моя роль и результат.
Материалы ЭБС становятся контекстом для модели. Читатель получает ответ со ссылками.
API проверяет права и лимиты. Запрос попадает в очередь с приоритетом.
JWT · RabbitMQRAG-сервис находит материалы и собирает контекст из фрагментов источников.
Балансировщик направляет запрос на LLM-бэкенд с учётом его загрузки.
LLM routing · fallbackОтвет поступает в интерфейс по мере генерации; ссылки позволяют обратиться к источникам.
SSE · маркеры источниковУпрощённая схема backend. Не скриншот интерфейса LanGPT.
Опыт основателя по найму, 2024 — н. в. Цифры подтверждают масштаб продукта, а не личный вклад; роль может быть подтверждена работодателем по запросу.
Подробнее о системеПо внутреннему отчёту о тесте на одной конфигурации сервера. Надёжность и качество измерялись раздельно; медиана не означает соблюдение целевой латентности для всех запросов. Интерактивный пример показывает поведение при отключении генерации.
Подробнее о системеТесты и проверки ядра видны в репозитории; платформенный слой закрыт и разворачивается у заказчика.
Подробнее о системеЕщё: Поиск 2.0, Books Keywords Generator, Daedalus, swiftclf-tuna — все системы и опыт.
Помогу встроить AI в существующий продукт или довести прототип до эксплуатации. Вот задачи, с которыми можно начать.
Подключаю нужные компоненты под задачу. Состав работ, инфраструктуру и критерии приёмки фиксируем до разработки.
Агент с ограниченными инструментами, правами и точками подтверждения для работы в системах заказчика.
02Поиск по документам заказчика с измеренным качеством: гибридный поиск и реранкинг отбирают фрагменты, которые отвечают на вопрос.
03Открытые модели на оборудовании заказчика через vLLM и Kubernetes; при необходимости — гибрид с внешними API по согласованным правилам.
04Измерение, которое показывает, стало ли лучше после смены модели, промпта или индекса.
Можно заказать внедрение, подключить меня к развитию существующей системы или обсудить Protocore для своей команды.
От разбора задачи до передачи в эксплуатацию: архитектура, реализация, развёртывание в вашем контуре, приёмка на согласованном наборе.
Для системы, которая уже работает: аудит, план изменений, регрессионные прогоны, обновление моделей и индексов, разбор инцидентов.
Собственная инженерная основа: открытое ядро runtime агентов под MPL-2.0 и закрытый платформенный слой, который разворачивается у вас по лицензии.
Четыре этапа. У каждого письменный результат и критерий приёмки; работа продолжается после первого ответа модели.
Данные, ограничения контура, требования к доступу и критерии качества. Без этого нельзя измерить, стало ли лучше.
на выходе: описание задачи, архитектура, оценка; приёмка письменноВарианты retrieval и промптов сравниваются на регрессионном наборе, а не на ощущениях.
на выходе: прототип и таблица метрик на согласованном набореИнтеграции и телеметрия — по согласованному списку; мониторинг и документ по эксплуатации.
на выходе: система в вашем кластере; приёмка по сценариямРегрессии при смене модели или индекса, контроль ошибок и латентности, отчёты по качеству. Команда заказчика продолжает работу самостоятельно.
на выходе: отчёты и план улучшений; объём поддержки — по договоруПроектирование, реализация и передача в эксплуатацию — лично основатель. Без посредников между постановкой задачи и кодом.
С 2024 года отвечаю за backend и инфраструктурную реализацию AI-сервисов ЭБС «Лань» — LanGPT, AI-Snippets, Поиск 2.0, Books Keywords Generator: архитектура, разработка, интеграция, развёртывание в Kubernetes, мониторинг и production support. Параллельно веду Protocore — self-hosted платформу AI-агентов с открытым ядром.
Профиль — инженерия production-систем вокруг LLM, а не обучение моделей: сервисы, RAG и backend-архитектура, интеграции, устойчивость, наблюдаемость и эксплуатация под ограничениями по латентности и стоимости.
Продукт для команд и самостоятельный открытый проект. Разные задачи, отдельные сайты, доступный для изучения код.
Платформа для разработки и эксплуатации AI-агентов в вашей инфраструктуре.
Ядро — MPL-2.0. Платформенный слой — отдельная коммерческая лицензия.
Устройство и возможностиЛичный агент, который работает с файлами, инструментами и долгими задачами.
Два-три предложения: что за данные, что должно получиться и где будет работать. Ответ в течение рабочего дня, затем короткий созвон и письменная оценка.
лично основатель · ответ в рабочий деньНапрямую: ascorblack@gmail.com или Telegram @notsoulmate
Подробная форма с черновиком письма