Компьютерное зрение
Обучал нейросеть для детекции объектов на видео с использованием YOLO и OpenCV.
Обо мне
Чем занимаюсь
Работаю на стыке ИИ, данных и автоматизации: обучаю модели, строю LLM-инструменты, автоматизирую сбор и обработку данных. Отдельные направления — встроенные системы и инфраструктура.
Подход практичный: сначала разобраться в задаче и данных, затем собрать рабочее решение без лишнего усложнения.
Опыт
Администрирование, Backend, сети, виртуализация.
Фокус
ИИ, LLM-инфраструктура, автоматизация данных, встроенные системы.
Стек
Python, FastAPI, LangChain, vLLM, ChromaDB, FAISS, Docker, Unix, Proxmox.
Подход
Просто, аккуратно, без лишних усложнений.
Опыт
Проекты и практика
LLM и синтетические датасеты
Fine-tuning небольших моделей на датасетах, собранных из сырых данных с помощью LLM — генерация пар «вопрос-ответ».
RAG и LLM-инфраструктура
Строю RAG-системы на ChromaDB и FAISS с кешированием эмбеддингов. Работаю с локальными моделями (Llama 3, Mixtral, Qwen, DeepSeek) и облачными API (OpenAI, Claude), оптимизирую инференс через vLLM.
MCP и harness-система
Создаю MCP-серверы и разрабатываю собственную harness-систему для работы с LLM.
Антибот-парсинг и контент-пайплайны
Строю антибот-парсеры на Selenium и Playwright: прогрев профилей, рандомизация задержек, решение капчи. Разрабатываю контент-пайплайны с AI-модерацией на Stable Diffusion XL и OpenCV.
Платформы и автоматизация
Автоматизация для Ozon, Avito и Reddit: обновление описаний и параметров товаров, обработка карточек, сбор постов и публикация в Telegram-каналы.
Встроенные системы
Обнаружение газа в режиме реального времени и автоматизированное освещение на фоторезисторах и датчиках движения для экономии энергии.
Инфраструктура
Разворачиваю сервисы в Docker, работаю с различными Unix-подобными системами и Windows Server, виртуализацией (Proxmox, VMware, Hyper-V).
Сети и сервисы
Настраиваю сети (MikroTik, Cisco), VPN (WireGuard, OpenVPN, Netbird), Active Directory, DNS/DHCP. Поднимаю и настраиваю VPN по разным протоколам и прокси.
Навыки
Что использовал на практике
Языки и фреймворки
Python, FastAPI, Flask, PyTorch, NumPy, pandas, asyncio, Pydantic, SQLAlchemy, aiogram.
Парсинг, сбор данных и создание Datasets
Scrapy, Playwright, Selenium, BeautifulSoup4 & lxml, Hugging Face Datasets, Pandas / Polars.
Интерфейсы для работы в браузере
FastAPI + Jinja2/HTMX, Flet, Gradio, Streamlit.
Тестовые окружения и Harness-системы
PySerial, Pytest, pytest-asyncio, Hypothesis, Scapy.
LLM и агенты
LangChain / LangGraph, LlamaIndex, CrewAI / AutoGen, vLLM, llama.cpp, Ollama, ChromaDB, FAISS, кеширование эмбеддингов.
Fine-tuning моделей
Transformers, PEFT, Unsloth.
Компьютерное зрение
YOLO (Ultralytics), OpenCV, Stable Diffusion XL.
Базы данных
PostgreSQL, MySQL, DuckDB, ChromaDB, FAISS.
Инфраструктура
Unix-подобные системы, Windows Server, Docker, Proxmox, VMware, Hyper-V, CI/CD (GitHub, GitLab).
Сети и сервисы
MikroTik, Cisco, WireGuard, OpenVPN, Netbird, Active Directory, DNS/DHCP, VPN по разным протоколам, прокси, маршрутизация.
Встроенные системы
Arduino, ESP, Raspberry Pi, датчики, автоматизация на микроконтроллерах.
Идеи
Направления работы
ИИ и компьютерное зрение
Обучение моделей, детекция объектов на видео, обработка изображений и потоков.
LLM-инструменты и синтетические данные
MCP-серверы, harness-система, RAG, генерация датасетов «вопрос-ответ» из сырых данных.
Данные и автоматизация
Парсинг, обработка документов, таблиц, схем, чертежей, изображений, смет и каталогов.
Встроенные системы
Устройства и прототипы — от датчиков до автоматизации.
Контакты