AI-Portfolio
Портфолио со встроенным AI-агентом
ML/LLM-инженер с продуктовым подходом и опытом backend-разработки (Python, .NET).
Строю production AI-системы: RAG, AI-агенты и tool-интеграции — с упором на качество и надежность.
LLM / AI-Agents / RAG
FOCUS- Fine-tuning моделей и LoRA-адаптеры, векторные пайплайны
- Агентные сценарии с инструментальными вызовами (ReAct, LangChain/LangGraph)
- RAG-архитектуры: поиск, ранжирование, хранение векторов (ChromaDB, TEI)
- Контроль качества ответов, настройка промптов под прод
CV
STACK- Детекция и сегментация (YOLO, Detectron2)
- Пайплайны обработки изображений (подготовка датасетов, аугментации)
- Цикл улучшения моделей по ошибкам (валидация, сбор сложных кейсов, дообучение)
- Запуск CV-сервисов в прод
Backend / MLOps
STACK- Backend: Python (FastAPI), C# / .NET (ASP.NET Core), PostgreSQL
- Асинхронные задачи: Celery, RabbitMQ, Redis
- MLOps: MLflow, пайплайны обучения/дообучения, контейнеризация (Docker)
- Интеграции с внешними API и микросервисами
GitHub репозитории
0+
Open-source • pet-проекты
Опыт в разработке
0+ лет
Python/.NET • Backend • ML
ML-проекты
0+
LLM • AI-агенты • RAG • CV
Коммерческие проекты и компании: AI-продукты, backend-сервисы и интеграционные решения
Python Backend Developer
Разрабатывал и поддерживал backend‑сервисы: оптимизация, рефакторинг, интеграции с внутренними и внешними системами.
.NET/Python Backend Developer
Развивал backend сервисов автоматизации аптек: фикс багов, интеграции, оптимизация нагруженных сервисов и баз данных.
Backend Developer
Разрабатывал программное обеспечение для подразделений испытательного центра.
Проекты, которые я создал и продолжаю развивать
Личный Telegram-бот-хранилище: структура папок, файлы, медиа, текстовые заметки. Интеграция с LLM (GigaChat), история диалогов и быстрый поиск по контенту.
Личный AI-портфолио-сайт. Фронтенд на Next.js, backend-сервисы (content-api, rag-api) на FastAPI, LLM-инфраструктура (vLLM, TEI, ChromaDB). Встроенный AI-агент для ответов на вопросы по опыту и проектам.
ReAct-агент на базе LLM, комбинирующий рассуждение и вызов инструментов. Поддерживает цепочку действий: поиск задач, операции над ними, интеграция с внешними API.
Мой подход к разработке AI-продуктов.
# Product-first дизайн AI
- Начинаю с бизнес-задачи, а не с технологии
- Учитываю edge-кейсы и ошибки моделей заранее
- Встраиваю фидбек-циклы: сбор ошибок моделей, обновление датасетов, переобучение
# Архитектура и интеграции
- Проектирую агентные сценарии: LLM как оркестратор инструментов и сервисов (ReAct, LangChain/LangGraph)
- Разделяю retrieval, inference, business-logic — чтобы каждый компонент масштабировался независимо
- Использую API-контракты и version-control для ML-артефактов
# Запуск и поддержка
- Выстраиваю пайплайны обучения/дообучения (Celery, MLflow, очереди), CI/CD для моделей и backend-сервисов
- Настраиваю мониторинг качества моделей и алертинг
- Пишу документацию и runbook для команды
Основные направления и технологии, с которыми я работаю.
LLM, RAG и AI-агенты
stackML и CV
stackBackend и интеграции
stackMLOps и инфраструктура
stackСвяжитесь со мной напрямую или через AI-агента на сайте.
root@portfolio ~ $ contact --list _
инициализирую модуль связи...
✓ Загружены контакты
Telegram
@kargindmitriy
dmitriy3kargin@gmail.com
hh.ru
Dmitriy Kargin
Dmitriy Kargin
GitHub
maesthrow
LeetCode
maesthrow