Открыт к роли AI Generalist / AI Automation Specialist
AI Automation& BackendDeveloper
Проектирую backend-сервисы и AI-пайплайны, которые превращают данные из API, сайтов и внешних систем в структурированную информацию для бизнеса.
Мой фокус — интеграции, API-клиенты, парсинг данных, LLM-extraction, event-driven backend и надёжное хранение результата в базе.
«Я не начинаю с модели. Сначала проектирую поток данных: откуда берём, как чистим, как проверяем, где храним, как объясняем результат. LLM — часть пайплайна, а не магическая чёрная коробка.»
Опыт под профиль роли
Supplier Intelligence
AI-сервис для поиска и сравнения поставщиков продуктов питания. Пользователь указывает категорию товара и регион. Сервис генерирует коммерческие поисковые запросы, получает кандидатов из поиска, парсит сайты, извлекает через LLM ключевые признаки и формирует таблицу поставщиков с оценкой приоритета.
LLM-генератор запросов
категория + регион → B2B-запросы
Search API
получение кандидатов
Playwright crawler
рендеринг и текст со страниц
LLM-extractor
контакты, доставка, документы
Scoring
кому звонить первым
Таблица решений
структурированный результат
LLM-генератор запросов. LLM превращает «категория + регион» в набор коммерческих B2B-запросов с разными намерениями: опт, HoReCa, переработка, конкретные форматы поставки.
Найти поставщиков
Для демонстрации используется сохранённый (cached) результат поиска — чтобы не зависеть от лимитов поискового API и доступности сайтов. Логика продукта при этом настоящая.
Raw → Structured
«Компания поставляет охлаждённую и замороженную говядину для ресторанов, кафе и торговых сетей. Гарантируем стабильные поставки по Екатеринбургу и Свердловской области, полный пакет документов и ветеринарные сертификаты.»
{
"company_name": "Мясной Дом",
"category": "говядина",
"city": "Екатеринбург",
"customer_segment": [
"рестораны", "кафе", "торговые сети"
],
"delivery": "Екатеринбург и Свердловская область",
"documents": true,
"certificates": true,
"minimum_order": null,
"price": null,
"source": "myasnoy-dom.example"
}Supplier Score
Score = сумма весов по простым, объяснимым критериям. Цель — не «магическая оценка», а понятный приоритет обзвона.
«Мясной Дом» — стоит связаться в первую очередь: есть контакты, регион, документы и сертификаты.
Почему такая архитектура
Anti-hallucination layer
Проекты под профиль роли
Supplier Intelligence
Главный кейс: по категории и региону генерирует B2B-запросы, парсит сайты поставщиков, извлекает контакты/доставку/документы через LLM и строит таблицу с оценкой приоритета.
API-интеграционный слой
Унифицированный слой клиентов/адаптеров для внешних (в т.ч. биржевых) API: подпись запросов, ретраи, лимиты, нормализация ответов в единый формат.
Торгово-арбитражный сервис
Хранение активных сделок, контроль жизненного цикла, расчёт объёмов, проверка ограничений по инструментам, восстановление состояния после рестарта из БД.
Интеграции с 1С
Сервисы интеграции с 1С на Kafka: рост объёма переработанных данных, снижение latency, оптимизация SQL.
Миграция Strapi 4 → 5
Анализ изменений структуры БД (document_id, локализации, draft/publish, связи), поиск расхождений, SQL-скрипты восстановления проблемных таблиц.
Прототипы анализа данных
Рабочие Python-прототипы и desktop-приложение на PySide6 с модульной структурой для анализа и визуализации данных.
Опыт работы
Python-разработчик · Фриланс
Январь 2026 — наст. времяBackend-разработка и интеграции с внешними API: получение, обработка и нормализация данных, сохранение в БД.
Golang-разработчик · Сима-ленд
Август 2023 — Январь 2025Внутренние микросервисы под ключевые бизнес-процессы крупной e-commerce компании.
Навыки и технологии
Языки
Backend & данные
Интеграции & обмен
Инфраструктура
Давайте поговорим
Открыт к роли AI-автоматизатора и обсуждению задач по интеграциям, пайплайнам данных и автоматизации. Самый быстрый способ связи — Telegram.
