Позиционирование
Инженер внедрения корпоративного ИИ, который переводит бизнес-задачи в API, пайплайны, quality checks, runbooks и управляемые контуры внедрения.
Профиль / Resume snapshot
Applied AI / Forward Deployed AI Engineer с сильной базой в ИТ-инфраструктуре, автоматизации и enterprise-системах.
Фокус — практическое внедрение AI/LLM решений в организациях с большим объёмом документов, данных, регламентов и операционных процессов: RAG/GraphRAG, FastAPI-шлюзы, quality gates, отчётность, интеграции и платформенная эксплуатация.
Core stack
Python, FastAPI, Neo4j, RAG/GraphRAG, Kubernetes/k3s, PostgreSQL, automation pipelines, CI/CD.
Сильные стороны
Архитектура, source-grounded AI, privacy-aware design, тестирование, операционная готовность, executive reporting.
Публичное подтверждение
GitHub Pages + sanitized demo repositories с synthetic data, tests, CI и без приватных данных.
Maturity note
Портфолио показывает архитектурные паттерны и демо, а не заявляет весь AI-портфель как production.
Большинство внутренних AI-инициатив корректнее описывать как пилоты, прототипы, controlled rollout или deployment-ready architecture. Live/production контуры явно ограничены: IED portal, автоматизированные производственные отчёты, база данных/data platform и чат-бот по производственным данным.
Направления
Что я строю
Публичная версия показывает архитектуру, инженерный подход и синтетические demo. Внутренние данные, документы, credentials, инфраструктурные детали и runtime-артефакты не публикуются.
Enterprise AI gateways
Unified ask endpoints, model routing, policy checks, source attribution и контролируемые LLM-ответы.
GraphRAG и knowledge graphs
Document-grounded search, entity resolution, organization graphs и evidence-first answer generation.
Business automation
Meeting intelligence, автоматизированные производственные отчёты, HR workflows, регуляторные проверки и document processing.
AI platform operations
Kubernetes services, health dashboards, incident runbooks, static operations portals и safe rollouts.
Public demo repository
AI RAG Gateway Demo
Компактный FastAPI demo enterprise RAG gateway: workspace routing, synthetic retrieval, policy checks, privacy redaction, citations, tests и GitHub Actions CI.
Смотреть кодPublic demo repository
Enterprise Document AI Evaluation
Synthetic RAG/GraphRAG quality harness: capability test cases, citation recall, privacy checks, metrics, Markdown/JSON reports, pytest и CI.
Смотреть кодPublic demo repository
Meeting Intelligence Demo
Synthetic transcript-to-report pipeline: parsing, topic grouping, decisions, action items, risks, Markdown/JSON output, pytest и CI.
Смотреть кодКейсы
Representative AI Lab projects
GraphRAGAPIPolicy
Unified Ask Endpoint
Серверный AI-шлюз, который маршрутизирует вопросы к нужному knowledge workspace, применяет политики качества/приватности и возвращает ответы с traceable evidence.
- Stack
- Python, FastAPI, Neo4j, RAG, LLM routing
- Value
- Единая контролируемая точка входа для Q&A по документам и данным.
- Public demo
- ai-rag-gateway-demo
EvaluationRAGQuality
Enterprise GraphRAG Evaluation Loop
Повторяемая система оценки document-grounded AI answers: realistic query generation, regression checks, model comparisons и failure analysis.
- Stack
- Python, benchmark runners, structured metrics
- Value
- Переводит качество AI-ответов в измеримую engineering feedback loop.
- Public demo
- enterprise-doc-ai-evaluation
Knowledge GraphDocumentsGovernance
Enterprise Knowledge Graph
Графовая модель для связи документов, требований, оргструктуры, ролей, approval routes и historical ownership metadata.
- Stack
- Neo4j, ontology design, ETL, entity resolution
- Value
- Дает explainable structure для AI-ответов и compliance checks.
MeetingsASRReports
Meeting Intelligence Assistant
Staged/approval-gated контур, который превращает записи и транскрипты встреч в topic-grouped summaries, decisions, action items и review-ready reports.
- Stack
- ASR, LLM reports, workflow storage, email delivery
- Value
- Снижает ручную работу после встреч и улучшает auditability.
- Public demo
- meeting-intelligence-demo
OperationsKubernetesPortal
AI Operations Portal
Операционный портал для карты AI services, gateways, health checks, runbooks, incidents и dependency chains.
- Stack
- Static generator, YAML registry, Kubernetes health checks
- Value
- Даёт операторам единую карту AI-платформы и зависимостей.
ReportsBIAutomation
Автоматизированные производственные отчёты
Live/prod контур, который обрабатывает операционные source files, извлекает structured facts, формирует executive-ready summaries и поддерживает dashboard integration.
- Stack
- Python, parsers, PostgreSQL, BI-ready marts
- Value
- Превращает ручную отчётность в повторяемый data product.
Production dataChatbotAnalytics
Чат-бот по производственным данным
Контур доступа к производственным данным через понятный conversational interface, с фокусом на контролируемые ответы, источники данных и безопасность.
- Stack
- Python/FastAPI, data platform, BI/analytics interfaces
- Value
- Помогает получать ответы по производственным данным без ручного обхода отчётов.
HR AIRubricsReports
HR Interview Assistant
Structured interview reporting assistant: evidence-to-competency mapping, weighted rubrics, risks и recommendation summaries.
- Stack
- LLM reporting, competency frameworks, PDF/HTML outputs
- Value
- Улучшает consistency и evidence quality в candidate evaluation.
Engineering principles
Как я подхожу к enterprise AI
Evidence first
AI-ответы должны опираться на проверяемые источники, а не только на fluent text.
Privacy by design
Публичные demo используют synthetic/sanitized data. Secrets и внутренние артефакты не публикуются.
Operations matter
Dashboards, health checks, runbooks и rollback paths — часть продукта, а не приложение “потом”.
Quality loops
Качество RAG нужно измерять capability-based тестами, а не точечными вопросами.
Контакты
Интересны enterprise AI, RAG/GraphRAG или автоматизация?
Это публичная sanitized-версия выбранных AI Lab работ. Внутренние production systems, client data, credentials и документы не публикуются.