Middle AI-инженер

Основные задачи: - Исследование и разработка AI-решений на базе LLM и open-source моделей. - Разработка AI-сервисов и AI-агентов для внутренних продуктов компании. - Проектирование backend-сервисов на Python/FastAPI и интеграция LLM через API. - Создание MVP и исследовательских прототипов для проверки новых продуктовых гипотез. Ключевые результаты: 1) AI Support Agent для SoundSeed - Спроектировал и внедрил AI-ассистента поддержки пользователей музыкальной платформы. - Реализовал полный цикл обработки обращений: анализ запроса, классификация, генерация ответа и эскалация сложных кейсов оператору. - Сократил время обработки типовых обращений более чем на 60% и существенно снизил нагрузку на операторов поддержки, автоматизировав обработку большинства повторяющихся запросов. 2) Исследование и Fine-tuning open-source музыкальной модели - Исследовал возможность создания собственного движка генерации музыки на базе open-source модели ACE-Step. - Подготовил обучающий датасет, реализовал пайплайн LoRA Fine-tuning и проводил обучение модели на GPU. - Провёл серию экспериментов с архитектурой обучения и параметрами модели, оценивая качество генерации по сравнению с коммерческими аналогами. - Добился качества вокала и исполнения, сопоставимого с Suno, подтвердив возможность использования open-source модели как основы для собственного музыкального AI-продукта. - Полученные результаты стали базой для дальнейшего развития собственного музыкального генеративного движка компании.

Разрабатывал AI-продукты полного цикла на базе современных LLM и генеративного AI — от исследования идеи и проектирования архитектуры до создания MVP, интеграции AI-моделей и запуска рабочих пользовательских сценариев. Ключевые проекты: 1) Songo AI Avatar Pipeline — AI Content Factory Разработал AI-пайплайн, позволяющий автоматически создавать готовые рекламные видеоролики за несколько минут без участия дизайнера и видеомонтажера. - Спроектировал end-to-end workflow генерации роликов: идея → персонаж → визуальная карточка → раскадровка → генерация голоса → генерация видео → субтитры → финальная сборка ролика. - Интегрировал несколько генеративных AI-моделей для создания изображений, персонажей, сценариев, озвучки и видео. - Реализовал систему, которая автоматически создает готовый рекламный Reels/Shorts-ролик за несколько минут практически без участия человека. - Разработал архитектуру AI Workflow, объединяющую несколько специализированных моделей в единый производственный пайплайн. 2) Movme — AI Emotional Fitness Разработал AI-функциональность мобильного iOS-приложения для эмоционального сопровождения пользователей. - Интегрировал OpenAI API. - Разработал AI-помощника с использованием RAG-подхода. - Создал экспертную базу знаний на основе материалов психолога и научных публикаций. - Реализовал Retrieval Pipeline, позволяющий генерировать ответы с использованием релевантного контекста из базы знаний, что повысило качество ответов и снизило вероятность галлюцинаций модели. 3) Lighter — AI Nutrition Assistant Автоматизировал ведение дневника питания пользователя с помощью компьютерного зрения и LLM. - Интегрировал OpenAI API для анализа фотографий и текстового взаимодействия с пользователем. - Реализовал AI-распознавание блюд по фотографии с автоматическим определением состава и сохранением истории питания. - Спроектировал backend-логику хранения пользовательских данных и формирования персональных рекомендаций. - Реализовал платную подписку и систему монетизации; проект запущен в продакшн и используется реальными пользователями. Результаты: - Разработал более 10 AI-продуктов и MVP в различных предметных областях. - Получил практический опыт создания AI-агентов, RAG-систем, генеративных AI-приложений и сложных AI Workflow. - Сократил цикл разработки AI-прототипов до 1–3 недель, активно используя Cursor, Claude Code и современные AI-native инструменты разработки.