Я проектирую и запускаю кастомные ИИ-системы, которые объединяют модели, инструменты, данные, циклы обратной связи и автоматизацию. Моя работа охватывает агентные системы, синтетические данные, локальное развертывание, evaluator loops и самоулучшающиеся пайплайны для реального применения.
Я создаю агентные ИИ-системы, которые планируют, действуют и обучаются.
Основные технические возможности, которые я использую для проектирования, разработки и запуска интеллектуальных систем.
Проектирование кастомных агентов, которые планируют, действуют и адаптируются между инструментами и workflow.
Системы, которые выполняют работу через API, файлы, дашборды, CRM и внутренние инструменты.
Сбор правильного контекста для задачи из памяти, инструментов, документов и состояния системы.
Генерация, расширение и курирование данных для обучения, тестирования и оценки.
Использование моделей как оценщиков и критиков для скоринга результатов и улучшения системы.
Приватный и эффективный запуск моделей на локальной, браузерной или edge-инфраструктуре.
Непрерывное тестирование, fine-tuning и улучшение систем через данные и обратную связь.
Превращение AI-систем в надежные, разворачиваемые и задокументированные workflow.
Переиспользуемые архитектурные паттерны AI-систем, которые я могу спроектировать и реализовать end-to-end.
Ценность Автоматизирует бизнес-процессы end-to-end с инструментами, подтверждениями и обучающейся памятью.
Ценность Масштабируемая генерация синтетических данных для обучения, тестирования и быстрого покрытия домена.
Ценность Цикл непрерывного улучшения, который дорабатывает данные и модели через автоматическую критику и скоринг.
Ценность Локальные closed-loop эксперименты для приватного итеративного AI-исследования и улучшения систем.
Боты под конкретные задачи: поддержка, исследования, операции и специализированные workflow.
Копилоты с доступом к знаниям, которые помогают командам находить, создавать и использовать информацию.
Агенты, которые планируют, выполняют задачи и адаптируются между системами.
Пайплайны генерации синтетических данных и сценариев.
Системы, которые развивают и поддерживают классы, атрибуты и метки.
LLM / VLM-оценщики, которые скорят, критикуют и улучшают результаты.
Приватные local-first AI-системы с высоким уровнем контроля.
Быстрый inference в браузере через ONNX / WebAssembly.
Дашборды, показывающие метрики, тренды и поведение моделей.
Автоматическая оценка датасетов / моделей и отслеживание регрессий.
Понять цели и ограничения.
Быстро проверить идеи.
Соединить модели, данные и инструменты.
Проверить качество и безопасность.
Улучшить промпты и логику.
Runbooks и пользовательская документация.
Подготовить вашу команду.
Плавная передача и поддержка.