Илья Ч., Middle+, ML разработчик

Автоматизировал обработку лидов от квалификации инфлюенсеров, последующих действий, соблюдения регламентов и регистрации в CRM, чтобы ускорить время отклика и сократить ручную нагрузку.

1. Разработал устойчивый микросервисный бэкенд с интеграцией CRM, идемпотентными рабочими процессами и безопасными повторными попытками.
2. Создал слой генерации с расширенным извлечением информации на основе внутренних брифов и FAQ с управляемыми подсказками, ограничениями по тону/длине и бизнес-правилами.
3. Внедрил векторный поиск и кэширование горячего контекста; стабилизировал p95 задержек с помощью агрессивной политики кэширования и пакетной обработки запросов.
4. Добавил защитные механизмы для безопасности и соответствия (фильтры токсичности, защита персональных данных, ограничения по утверждениям) и автоматические проверки на фактическую достоверность.
5. Настроил оффлайн QA (покрытие намерений, фактичность) и онлайн A/B тесты для вариантов подсказок и шаблонов.
6. Внедрил сквозную наблюдаемость: трассировку запросов, дашборды по конверсиям CRM и оповещения о всплесках сбоев и ложных срабатываний.
7. Оптимизировал выпуски с помощью код-ревью, CI/CD, поочередных деплоев и флагов функций для безопасных экспериментов.

Поиск, понимающий намерения пользователей, с комбинированием лексического и семантического извлечения и автоматическими контекстно-зависимыми фильтрами.

1. Создал конвейер понимания запросов с использованием Airflow/Spark: извлечение сущностей, нормализация, расширение синонимов/алиасов (бренды, атрибуты).
2. Реализовал гибридное извлечение (лексическое + семантическое) с объединением ранжирования и механизмами резервного выбора на основе доверия.
3. Добавил динамические фильтры (цена, бренд, категория), извлекаемые из неструктурированных запросов с автозаполнением фасетов.
4. Организовал аналитику: отслеживание событий, оффлайн метрики релевантности (NDCG@K, MRR), логирование нулевых результатов, словарь синонимов, собранный из данных кликов.
5. Проводил онлайн эксперименты по ранжированию, переписанным заголовкам/сниппетам и оркестрации предложений с помощью флагов функций.
6. Оптимизировал производительность API (кэширование ответов, прогрев топовых категорий) с плавным переходом на лексический режим при нагрузке.

Конвейер «аудио → инсайты»: адаптированная под домен транскрипция, классификация звонков по целевым и нецелевым, структурированное извлечение данных для операций и контроля качества.

1. Тонкая настройка модели распознавания речи на тематических данных (юридическая и медицинская терминология); подготовка валидационных наборов и мониторинг WER/CER.
2. Разработка бинарного классификатора намерений звонка с калиброванными порогами и отчетами в понятном для бизнеса формате (precision/recall/F1).
3. Создание системы извлечения именованных сущностей (NER) из транскриптов для выделения данных о клиентах, услугах, суммах и статусах; запись нормализованных результатов в Google Sheets для аналитиков.
4. Организация надежного пакетного и потокового конвейера с использованием очередей задач, повторных попыток и управления нагрузкой через Airflow; обеспечение эффективного использования GPU.
5. Внедрение проверок качества данных (обнаружение тишины/перекрытий, обработка выбросов) и механизмов защиты конфиденциальных данных.
6. Добавление мониторинга пропускной способности, глубины очереди и уровней ошибок на каждом этапе; настройка оповещений и руководств по реагированию на инциденты.

Создал комплексную платформу с оркестрацией через Airflow, которая непрерывно собирает публичные веб-данные (документы, блоги, релиз-ноты, страницы с ценами), очищает и дедуплицирует контент, а также отслеживает изменения тем и ключевых слов для уведомления продуктов и маркетинга о значимых изменениях.

1. Спроектировал модульный ETL с использованием Airflow DAG: обнаружение URL (карты сайта и эвристики), паузы в краулинге, рендеринг контента (headless), нормализация текста и управление жизненным циклом хранения (raw → cleaned → curated).
2. Обеспечил устойчивость: идемпотентные задачи, контрольные точки для повторных попыток, управление нагрузкой в очередях и политикой уважения к доменам.
3. Внедрил автоматические фильтры качества: фильтрация MIME/boilerplate, дедупликация с помощью нечеткого хеширования (SimHash), определение языка и карантин для битых ссылок.
4. Построил NLP-слой: генерация эмбеддингов, BERTopic для выявления тем, обнаружение точек изменений в частотах терминов/кластерах, извлечение сущностей (бренды, продукты, характеристики).
5. Индексировал содержимое в векторное хранилище для семантического поиска с учетом времени устаревания; реализовал легковесный FastAPI сервис для внутренних запросов и оповещений.
6. Настроил наблюдаемость: структурированные логи, трассировка задач, метрики S3/БД, дашборды для дрейфа, оповещения о сбоях краулинга и регрессиях качества.
7. Автоматизировал оценки: еженедельные оффлайн проверки (покрытие, свежесть, тесты утечек меток) и отчеты по затратам (CPU/GPU/выгрузка).