AI Automation / Agent Engineer

На данный момент Senior Java Backend developer.

Мои компетенции и опыт

AI Automation / Agent Engineer с опытом enterprise-разработки и технического лидерства. Создаю AI-агентов, MCP-интеграции и решения для автоматизации бизнес-процессов — от анализа задачи и выбора архитектуры до развёртывания и сопровождения.

Моя инженерная база — банковские микросервисы, системные интеграции и эксплуатация production-приложений. Подбираю и настраиваю инфраструктуру AI-агентов: модели, поиск, инструменты и долговременную память. Применяю AI в полном цикле разработки, сохраняя контроль над качеством, безопасностью и техническими решениями.

Соединяю прикладную AI-автоматизацию с практикой надёжной backend-разработки. Самостоятельно прорабатываю задачи при неполных требованиях, согласовываю решения с бизнесом и архитекторами и довожу их до работающего результата.

Технологический стек

AI / Agent Engineering

• Агентные инструменты: OpenCode, Claude Code, Hermes Agent; ролевые агенты, нужен доступ к резюме , нужен доступ к резюме , интеграции через Model Context Protocol (MCP).
• LLM и инфраструктура моделей: OpenAI API и OpenAI-совместимые API, Claude, DeepSeek, шлюз OmniRoute, Ollama; подбор и настройка моделей под сценарии автоматизации.
• RAG, поиск и память: LangChain, LangGraph, Qdrant, embeddings bge-m3, FastEmbed, BM25, dense/sparse retrieval, гибридный поиск, agentmemory — долговременная память агентов.

Backend и обработка данных

• Java: Java 8–21, Spring Framework, Spring Boot 2/3, Spring Data JPA, Hibernate, Spring Security, Spring Integration, Spring State Machine, Spring Cloud, Apache Camel.
• Python: FastAPI, Flask, Pydantic, SQLAlchemy, Alembic, HTTPX, asyncio, MCP SDK; NLP — spaCy.
• API и интеграции: REST, OpenAPI/Swagger, OAuth 2.0, JWT, HTTP, JSON Schema; Apache Kafka, IBM MQ/JMS, Apache NiFi, ZooKeeper.
• Базы данных и хранилища: PostgreSQL, MongoDB, MySQL, Qdrant, InfluxDB, S3-совместимые хранилища/MinIO; миграции Liquibase и Alembic.

Разработка и эксплуатация

• Linux/Debian, Bash, systemd, cron, Docker/Compose, Kubernetes, OpenShift, Helm, Nginx, TLS; конфигурация сервисов и инфраструктуры в Git.
• Git, GitHub, GitLab, Bitbucket; GitHub Actions, GitLab CI/CD, TeamCity; Maven, Gradle, uv; pytest, pytest-asyncio, Ruff, mypy.
• Логирование и мониторинг: ELK Stack — Elasticsearch, Logstash, Kibana; Prometheus, Grafana, InfluxDB.

Дополнительный опыт

• JavaScript, нужен доступ к резюме , Puppeteer, Vaadin; JasperReports/Jasper Studio, Apache POI, iText, Apache Velocity — генерация документов и отчётности.

Hard skills

• Проектирование AI-автоматизации: декомпозиция бизнес-процесса, выбор задач для LLM и детерминированной обработки, интеграция агентов с API и внешними системами, контроль результата.
• Настройка агентного процесса разработки: распределение задач между специализированными ролями, подготовка инструкций и навыков, управление доступом к инструментам, независимое ревью и проверка изменений.
• Разработка и подключение MCP-серверов: описание инструментов и схем данных, интеграция внешних API, аутентификация, разграничение операций и изоляция секретов от контекста модели.
• Выбор и настройка AI-инфраструктуры: LLM и inference-провайдеры, embedding-модели, векторные БД, MCP-сервисы и долговременная память; учёт качества, стоимости, задержек и требований к данным.
• Разработка RAG-компонентов: структурный разбор документов, chunking, индексация, поиск с фильтрацией по метаданным, сочетание dense/sparse retrieval; оценка поиска по Recall нужен доступ к резюме и MRR, настройка порогов отбора.
• Интеграция долговременной памяти агентов: сохранение и поиск наблюдений, решений и уроков, привязка знаний к проектам, повторное использование опыта между сессиями; развитие механизма улучшения навыков с проверкой человеком.
• Проектирование и развитие микросервисов, REST API и событийных интеграций; работа с Java/Spring и Python, реляционными и документными БД, очередями сообщений и потоками обработки данных.
• Модернизация приложений: миграция Java/Spring Boot, рефакторинг legacy-кода, диагностика дефектов, анализ логов, профилирование и сопровождение production-систем.
• Подготовка сервисов к эксплуатации: CI/CD, контейнеризация, конфигурация окружений, развёртывание, настройка reverse proxy и TLS, ограничение сетевого доступа и проверка работоспособности после изменений.
• Обеспечение качества и управляемости изменений: автоматизированные проверки, тестирование, code review, Git/PR-процесс, подтверждение критичных действий человеком; техническое руководство и взаимодействие с аналитиками, QA и архитекторами.