AI-разработчик / Специалист по автоматизации

Разрабатывал прототипы AI-приложений и AI-агентов на базе LLM, RAG и внешних API. Работал с построением баз знаний, embeddings, retrieval-подходами, MCP и интеграцией AI-сервисов. Основные проекты и задачи: -Разработал AI-продажника для компании по продаже модульных домов с собственной базой знаний на основе RAG. Агент находил релевантную информацию в базе и использовал полученный контекст для формирования ответа клиенту. -Реализовал семантический поиск через embeddings и экспериментировал с улучшениемretrieval-части RAG-системы с использованием HyDE. -Разработал прототип AI-рекрутера, автоматизирующего первичное интервью кандидата по каскадной логике: получение ответа - обработка LLM - анализ - формирование следующего вопроса. -Создал AI-консультанта по подбору отелей и авиабилетов с подключением внешних инструментов и источников данных через MCP. -Разработал прототип Real-time AI Sales Agent с использованием ElevenLabs для голосового взаимодействия пользователя с AI-продажником в режиме реального времени. -Создавал Telegram-ботов с интеграцией CRM, обеспечивая передачу информации о поступающих лидах для дальнейшей обработки. -Работал с LLM API и сторонними API, настраивал передачу данных между отдельными компонентами AI-приложений. Использовал Replit и Google AI Studio для AI-assisted разработки: создание интерфейсов, реализация бизнес-логики, подключение API и быстрое прототипирование MVP. Использовал LLM для подготовки технических заданий, проектирования логики AI-приложений, написания и отладки кода. Стек: LLM, RAG, Embeddings, HyDE, MCP, API, ElevenLabs, Replit, Google AI Studio, Gemini, ChatGPT, Telegram Bots, CRM, Google Colab. КЛЮЧЕВЫЕ ПРОЕКТЫ: - AI Sales Agent — разработал AI-продажника для компании по продаже модульных домов с собственной базой знаний на основе RAG. Реализовал семантический поиск через embeddings и улучшал retrieval с помощью HyDE. - AI Recruiter — разработал прототип AI-рекрутера для автоматизации первичного интервью: получение ответа кандидата → обработка LLM → анализ → формирование следующего вопроса. - AI Travel Consultant — создал AI-консультанта по подбору отелей и авиабилетов с подключением внешних инструментов через MCP. - Real-time AI Sales Agent — разработал прототип голосового AI-продажника с использованием ElevenLabs для общения с пользователем в режиме реального времени. - Telegram Bot + CRM — создавал Telegram-ботов с интеграцией CRM для автоматической передачи и дальнейшей обработки входящих лидов.

Ключевые результаты: -Управлял рекламным бюджетом $100K+ в месяц, с совокупным объёмом рекламных расходов за период работы более $1M. -Одновременно управлял 15–20 рекламными аккаунтами и до 20–25 активными рекламными кампаниями, самостоятельно принимая решения по запуску, остановке, оптимизации и масштабированию. -Запустил с нуля и масштабировал Crypto-связку на GEO Singapore до 173% ROI, самостоятельно разработав рекламный подход, определив ЦА, подготовив креативы и рекламные тексты. -Поддерживал прибыльность рабочих кампаний преимущественно на уровне 70–80%+ ROI, ориентируясь при масштабировании не только на верхнеуровневые рекламные показатели, но и на качество трафика и дальнейшую конверсию в депозит. -Работал с дневными бюджетами от $2K, масштабируя успешные кампании при подтверждении качества трафика и наличии депозитов. -Достигал объёма 100+ лидов в день, 400+ в неделю и 1 000+ в месяц на рабочих рекламных связках. -Максимальный финансовый результат отдельной связки составил около $60K. -Еженедельно тестировал 1–2 новые рекламные связки, включая новые GEO, аудитории, креативные концепции, тексты и варианты воронки. -Возвращал потенциально перспективные кампании к прибыльной динамике через комплексную переработку связки: смену рекламного лица/концепции, ЦА, креативов и рекламных текстов. -Самостоятельно анализировал воронку по показателям CTR, CPC, CPL, CR, Click2Reg и Reg2Dep, принимая решения о дальнейшем расходовании бюджета на основании качества получаемых регистраций и депозитов. GOOGLE ADS: -Самостоятельно выполнял полный цикл запуска Google Ads: подготовка кампании - аудитории - объявления - запуск - аналитика - оптимизация - масштабирование. -Основная специализация — Demand Gen; также работал с Google Display Network, Performance Max и Search. -Использовал стратегии Maximize Conversions и Target CPA в зависимости от стадии кампании и накопленных данных. -Работал с аудиториями по интересам, демографии и широкому таргетингу, после накопления статистики определял наиболее результативные сегменты и перераспределял бюджет. -Хорошо понимаю механику модерации Google Ads, причины отклонения рекламных материалов и ограничения рекламных политик для сложных вертикалей. Аналитика: -Проводил комплексный анализ рекламных связок через Keitaro, Voluum и AIO — от рекламного клика до регистрации и целевого действия. -Настраивал передачу данных и tracking через трекеры, работал с рекламными пикселями. -Использовал Google Analytics для сегментации результатов по GEO, городам, возрасту, аудиториям и другим характеристикам пользователей. -Использовал Excel и Google Sheets для анализа рекламных результатов и подготовки отчётности. -Применял AI и Google Colab для обработки данных, поиска закономерностей и формирования новых performance-гипотез. Креативы и воронка -Самостоятельно разрабатывал рекламные концепции как с нуля, так и на основании системного анализа успешных подходов конкурентов. -Писал рекламные заголовки, описания и хуки; при масштабировании использовал LLM для ускоренного создания и адаптации дополнительных вариантов. -Самостоятельно создавал MVP-креативы для быстрого тестирования гипотез, сокращая производство одного тестового креатива с помощью AI до 1–2 минут. -Использовал ChatGPT, REVE, Kling и Nano Banana для генерации и адаптации рекламных материалов. -Анализировал конкурентные связки через spy-сервисы и использовал полученные данные для формирования собственных рекламных гипотез. -Формировал ТЗ дизайнерам и разработчикам на изменение посадочных страниц. -Улучшал конверсионный потенциал лендингов через тестирование заголовков, визуальных материалов, отзывов и VSL-блоков.