Обо мне
Сначала бизнес-задача,
потом модель.
ИИ-инженер и консультант по автоматизации, создающий LLM-агентов, RAG-конвейеры и голосовые системы, которые выдерживают продакшен, а не только демонстрацию. Каждая система начинается с операционной задачи и идёт назад к минимальной архитектуре, которая её снимает.
Что я думаю об этой работе
Демо сделать легко. Работа начинается в продакшене.
Большинство ИИ-проектов умирает между ноутбуком и деплоем. Я строю ту часть, которая выживает: оценку качества, запасные пути, наблюдаемость и устойчивые системы, которые ведут себя предсказуемо, когда приходят настоящие пользователи.
Сначала бизнес-задача, потом модель.
Каждая система, которую я выпускаю, начинается с операционной боли: лиды гниют в почте, очередь поддержки горит, знания заперты в PDF. Оттуда я иду назад к минимальной архитектуре, которая эту боль убирает.
Full stack, от начала до конца.
Оркестрация агентов в LangGraph, поиск на гибридной выдаче, бэкенды на FastAPI и фронтенды на React. Одна голова отвечает за всю систему, поэтому ничего не теряется при передаче.
Один и тот же цикл,
в каждой системе.
Будь то работа по найму, клиентский проект или что-то сделанное в одиночку. Шаги не меняются, меняется только длительность каждого.
I work directly with you on architecture and implementation. Scope, responsibilities, and any additional contributors are agreed before an engagement starts.
- 01
Понять
Настоящую задачу и её ограничения, до того как трогать модель или фреймворк. Результат: ясная картина того, чего на самом деле требует продакшен.
- 02
Спроектировать
Архитектура системы, выбор моделей и потоки данных, продуманные и записанные до появления кода.
- 03
Построить
Реализация, нацеленная на продакшен, короткими итерациями, с ранней проверкой на реальных, а не синтетических входных данных.
- 04
Выпустить
Развёрнуто, под наблюдением и с документацией. Никаких чёрных ящиков и никаких дыр при передаче.
- 05
Улучшать
Оценивается и донастраивается после запуска. Системы в продакшене становятся лучше, а не хуже.
Трудовая биография отражает профессиональный опыт. Независимые услуги не спонсируются и не поддерживаются работодателями.
Опыт
От корпорации,к продукту, к ИИ.
Пять ролей, каждая своя часть одного движения: понять, как строятся корпоративные системы, научиться мыслить продуктами, а затем строить сами ИИ-системы.
Строит промышленные системы генеративного и агентного ИИ для корпоративного применения, с упором на системы, остающиеся надёжными под реальной нагрузкой, а не на экспериментальные прототипы.
О компании In Time TecGlobal AI & software partner
A global technology partner trusted by enterprise clients across the US, built on a rare promise: ROI, or they don't get paid.
- Строит промышленные агентные ИИ- и LLM-приложения на LangGraph и FastAPI
- Проектирует RAG-архитектуры на LlamaIndex и Qdrant с гибридным поиском и генерацией с опорой на источники
- Разрабатывает масштабируемых ИИ-агентов на Python, Azure AI и Redis с оркестрацией процессов с состоянием
- Внедряет механизмы безопасности и надёжности ИИ: маскирование персональных данных, контроль контента и обнаружение обхода ограничений
- Улучшает продакшен-системы через наблюдаемость и параллельное выполнение
Образование
B.Tech, информатика
JK Lakshmipat University, Jaipur
Аттестат о среднем образовании, физика, химия, математика
Delhi Public School, India
Основная школа
St. Anselm's Pink City Sr. Sec. School
Как я работаю с командами
Работаю удалённо с международными командами. График и порядок взаимодействия согласуем до начала проекта.
Доступен для независимого консультирования и разработки ИИ.
Как устроена работа
Большинство проектов начинается с аудита, потому что фиксированный и ограниченный первый шаг это то, что делает больший второй шаг решаемым. Ничего ниже не является пакетом: этапы существуют, чтобы вы представляли форму, а объём записывается до того, как любая из сторон возьмёт на себя обязательства.
- 01
Audit
Scope agreed first · Обычная точка входа
A fixed-scope look at the workflow you want automated or the AI feature you want built: what the data actually looks like, which parts genuinely need a model, which parts are better off deterministic, and what production would cost to run.
Вы получаете
A written architecture and a build plan you own, whether or not the build happens with me. - 02
Build
Milestones agreed together
Implementation in short iterations against real inputs, not synthetic ones. You see working software every week, and the architecture from the audit is the thing being built, so scope arguments happen on paper rather than in code.
Вы получаете
A deployed system, its evaluation harness, and documentation someone else on your team can pick up. - 03
Run
Support by agreement
The part most AI projects skip. Models drift, prompts rot, upstream APIs change their output shape, and a pipeline that was accurate in month one is quietly wrong by month four unless someone is measuring it.
Вы получаете
Monitoring, evaluation runs, and a monthly note on what changed and what it cost.
За что я не берусь
Четыре вещи, которые всплывают достаточно часто, чтобы сказать о них вслух. Ни одна из них не оценка самой работы; это места, где кто-то другой справится лучше меня.
- Обучение моделей с нуля
- Дообучение там, где оно оправдано, да. Предобучение фундаментальной модели это другая дисциплина с другим бюджетом, и тот, кто говорит вам, что это ответ на бизнес-задачу, обычно продаёт сам прогон обучения.
- Чат-бот без системы за ним
- Обернуть API в окно чата это работа на полдня, которая не решает ничего долговременного. Платить стоит за поиск, оценку качества и эксплуатацию вокруг, и именно там ломаются демо, которые никогда не доходят до продакшена.
- Только дизайн или брендинг
- Интерфейсы здесь сделаны, чтобы система читалась, а не чтобы получить премию по дизайну. Если результат это бренд-система или визуальная айдентика, вам нужна студия, и разработка от этого только выиграет.
- Почасовое усиление команды
- Работы ограничиваются результатом, за которым стоит записанная архитектура. Открытое место в бэклоге это настоящая услуга и разумная покупка; просто не эта.