AI / LLM Engineer (Python)

На данный момент Инженер по автоматизации (Python), руководитель направления.

Мои компетенции и опыт

нужен доступ к резюме · нужен доступ к резюме · telegram нужен доступ к резюме

Собираю сервисы на Python вокруг языковых моделей: RAG, агенты с инструментами, оценка качества ответов. Отдельно работаю с данными: сбор из внешних API, модель хранения, автоматическая сверка, отчётность.

Проекты с открытым кодом:

• rag-answer-service — ответы по базе документов. Гибридный поиск BM25 плюс векторы со слиянием рангов RRF, ответ со ссылками на источники, отказ до обращения к модели, если ответа в базе нет. 20 эталонных вопросов и метрики recall нужен доступ к резюме , MRR и доля честных отказов, планка зафиксирована тестом. 32 теста, Docker, CI.
• stock-sync-service — синхронизация остатков на FastAPI и PostgreSQL: идемпотентность по ключу запроса, outbox с очередью недоставленных, RabbitMQ с подтверждениями, FOR UPDATE SKIP LOCKED на конкурентных списаниях. 83 теста на живой базе.
• api-metrics-collector — сбор метрик из внешних API: token bucket на ограничение частоты, экспоненциальный бэкофф с джиттером, TTL-кеш. 65 тестов на записанных фикстурах.
• marketplace-sql-warehouse — витрина продаж на нужен доступ к резюме строк: генерация за 25 секунд векторизованно через numpy и COPY, выборка по клиенту ускорена с 44,5 до 0,1 мс подбором составного индекса по замерам EXPLAIN ANALYZE.
• unit-economics-engine — P&L по SKU на Decimal, ABC-анализ, точка безубыточности, HTML-отчёт с SVG-графиками без внешних библиотек.
• phash-dedup, eskd-spec-generator, seller-cabinet-analysis.

Опыт: два года руковожу направлением маркетплейсов, команда 5 человек (Wildberries, Ozon, Avito, Яндекс Маркет). Заменил ежедневный ручной обход пяти кабинетов одним прогоном по расписанию: около 20 скриптов на Python с юнит-тестами. Спроектировал модель данных из 18 связанных таблиц в PostgreSQL. Написал планировщик рекламных ставок: ставка считается от безубыточного ДРР артикула из полной юнит-экономики, с журналом отката. До этого три года в конструкторском отделе СПбГМТУ автоматизировал работу с документацией на Python и VBA.

Стек: Python, LLM API, RAG, эмбеддинги, векторный поиск, промптинжиниринг, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, Redis, Docker, Linux, Git, pytest, SQL, pandas, numpy, REST API, JSON, RabbitMQ, Alembic.

Санкт-Петербург, офис, гибрид или удалённо. Английский B2. Готов выполнить тестовое задание.