Личные данные скрыты
Этот соискатель решил скрыть свои личные данные и контакты. Вы можете связаться с ним со страницы https://www.work.ua/resumes/16628875/
Senior Backend, AI Engineer
- Рассматривает должности:
- Senior Backend, AI Engineer, Асистент керівника
- Вид занятости:
- неполная
- Город проживания:
- Киев
- Готов работать:
- Удаленно
Контактная информация
Фамилия, контакты и фото доступны только для зарегистрированных работодателей. Чтобы получить доступ к личным данным кандидатов, войдите как работодатель или зарегистрируйтесь.
Опыт работы
Незалежний розробник / Засновник — AI-екосистеми
с 08.2025 по наст. время
(1 год)
Senior Backend / AI Engineer
Інженер повного циклу з фокусом на AI-системи, автономні агенти та надійні бекенди. Будую продакшн-платформи від архітектури до експлуатації: мікросервіси в Docker, LLM-інтеграції з контролем вартости, evidence-first автономні агенти та відмовостійка обробка повідомлень. Сильні сторони — надійність (fail-closed), спостережуваність і інженерна дисципліна (пропозиція → рев'ю → впровадження).
Ключові досягнення
- Спроєктував і реалізував автономного AI-agent runtime зі строгим JSON-протоколом, evidence-first завершенням і approval-gates; живі прогони на реальному залізі (Raspberry Pi).
- Скоротив вартість AI-інференсу ~у 20 разів для типових задач класифікації без втрати якости.
- Навчив власну CNN wake-word модель: INT8, ~33 КБ, інференс до 20 мс, польове тестування.
- Рефакторив продакшн-обробку повідомлень на асинхронну чергу без даунтайму — прибрав дублювання та додав авто-recovery.
Досвід
• Спроєктував і самостійно реалізував платформу пам'яті для AI-персон: епізодична пам'ять, стиснення контексту, оцінка важливості з часовим забуванням, зв'язки між сутностями — усе на власному Node.js/TypeScript-бекенді з PostgreSQL+pgvector.
• Побудував автономного AI-агента для виконання завдань і керування пристроями за архітектурою «супервізор-воркер» із гейтами підтвердження та відмовостійким (fail-closed) виконанням дій — критично для сценаріїв, де помилка AI коштує реальних наслідків.
• Розробив і навчив власну CNN-модель для розпізнавання ключового слова (wake-word) — компактна модель (INT8, ~33 КБ), що працює з інференсом до 20 мс; провів польове тестування та ітеративно усунув хибні спрацювання.
• Виконав рефакторинг продакшн-системи обробки повідомлень на асинхронну чергу — прибрав дублювання запитів і додав автоматичне відновлення після збоїв без даунтайму.
• Оптимізував витрати на AI-інференс, перейшовши на дешевшу мета-модель для типових задач класифікації/обробки — скоротив вартість запитів приблизно у 20 разів без втрати якості для цільових сценаріїв.
• Побудував конвеєр обробки та автоматичної класифікації контенту (парсер на Go + чотири нові таблиці в БД) з повністю автоматизованим збереженням результатів.
• Веду технічну документацію та процес прийняття рішень у форматі «пропозиція → рев'ю → впровадження» — кожна зміна фіксується в окремому документі перед тим, як потрапляє в код.
Full Stack Developer
с 03.2022 по 08.2025
(3 года 6 месяцев)
IdeaInTech, Дистанційно(IT), Київ (IT)
Angular/AngularJS → Angular міграція: перевів legacy AngularJS застосунок (2017) на сучасний Angular з поетапним рефакторингом без зупинки продакшну
3D конфігуратори: розробив інтерактивні 3D-застосунки на Three.js і Babylon.js для візуалізації продуктів
AI-конструктор сайтів: інтегрував ComfyUI + RunPod у конструктор на GrapesJS для генерації контенту через AI
Node.js BFF: проектував і розробляв backend-for-frontend шари на NestJS/Express для Angular клієнтів
Angular Developer
с 10.2021 по 02.2022
(5 месяцев)
Imperial Gold Ukraine, Дистанційно(Легка промисловість), Київ (IT)
ERP система: розробка frontend модулів для внутрішньої ERP на Angular
Робота припинена у зв'язку з початком повномасштабного вторгнення
Software Engineer
с 02.2019 по 10.2021
(2 года 9 месяцев)
TEEDEX, Київ (IT)
CRM система: розробка з нуля на PHP/Yii — управління клієнтами, анкети, документообіг
Система скорингу: модуль прийняття рішень по кредитних заявках з гнучкими правилами
IoT розробка, Linux + Python + апаратна інтеграція
Знания и навыки
- Здатність до навчання
- Організованість
- Відповідальність
- PHP
- JavaScript
- Laravel
- JQuery
- CSS
- Git
- SQL
- MySQL
- Bootstrap
- HTML
- Docker
- Знання принципів ООП
- Користувач ОС Linux
- WordPress
- React
- REST API
- PostgreSQL
- Знання принципів MVC
- AJAX
- Yii
- Node.js
- TypeScript
- Airtable
- Llm agents
Дополнительная информация
Досвід
Autonomous AI-agent runtime «CIU Agent» — Node.js / TypeScript
Спроєктував і реалізував автономного AI-агента як керований execution-runtime (не чат-бот): задача → строгий JSON-протокол (Zod-валідація) → перевірені tool-виклики → Docker-sandbox → evidence → final guard → звіт. LLM відповідає лише валідним JSON; кожна дія проходить через tool-layer.
Побудував декларативну state-machine в оркестраторі, який володіє станом run'у (а не модель): final guards, лічильники, stop-reasons, категорії збоїв, approval-стани; нелегальні переходи падають явно.
Реалізував evidence-first завершення: run закривається лише за доказами — успішні тести, browser-верифікація через Playwright, evidence.json/report.md, device-evidence.
Впровадив approval-gates і fail-closed-виконання (scope, authorized_targets, permissions, capabilities): вихід за дозволи паркує run в awaiting_approval, а не виконується мовчки — критично там, де помилка AI коштує реальних наслідків.
Зробив мультирантаймовість (node, browser, shell, python, php, device) з ізольованими sandbox (ліміти CPU/пам'яті/мережі) та self-healing repair-loop.
Розробив device-runtime з адаптерами SSH/HTTP/MQTT;
провів живі прогони на Raspberry Pi (read-only за замовчуванням, approval-gated зміни). Продуктовий фокус — авторизований аудит інфраструктури без exploit-подібних дій.
Додав observability: machine-readable API (/api/runs, evidence-summary, artifacts/manifest, approvals, resume), локальну engineering-memory та quality-metrics із grade (good/warning/poor).
Стек: TypeScript, Node.js, Zod, Docker, Playwright, SSH/HTTP/MQTT, state-machine, Vitest.
AI-платформа для Telegram-userbot-ів — Laravel / MadelineProto
Розробив бекенд-платформу на Laravel для керування Telegram-userbot-ами через MadelineProto (MTProto): персоналії, «людська» поведінка (typing-затримки, ініціативні повідомлення), автономні діалоги.
Спроєктував мікросервісну архітектуру в Docker (PHP-FPM, AI Gateway, python-media, PostgreSQL, Redis, черги) — 6+ контейнерів у зв'язці.
Реалізував мультимодальну обробку повідомлень: транскрибація голосу/аудіо/відео (Whisper через gateway), парсинг лінків (YouTube/Reddit/Twitter/Threads), витяг контексту для моделі.
Рефакторив обробку на асинхронні черги (Redis) з окремими воркерами (AI-відповіді, контент, публікації, авторизація); дедуплікація та recovery без даунтайму.
Діагностував і усунув витік fd у MadelineProto (root-cause «channel was already closed») — self-healing переконект + моніторинг.
Створив адмін-панель на Filament: керування ботами, аналітика використання AI, системні операції; пайплайн сентимент-аналізу.
Стек: PHP/Laravel, MadelineProto/MTProto, Docker, PostgreSQL, Redis, Filament, Whisper.
AI Gateway та платформа пам'яті для персон — Node.js / TypeScript
Спроєктував і самостійно реалізував платформу пам'яті для AI-персон: епізодична пам'ять, стиснення контексту, оцінка важливости з часовим забуванням, зв'язки між сутностями — власний бекенд на Node.js/TypeScript + PostgreSQL/pgvector.
Побудував мультипровайдерний AI Gateway (Gemini/OpenAI/DeepSeek) з централізованим обліком токенів, вартости й rate-limiting по кожному боту/користувачу.
Оптимізував витрати на інференс ~у 20 разів, перейшовши на дешевшу мета-модель для типових задач класифікації/обробки без втрати якости для цільових сценаріїв.
Стек: Node.js/TypeScript, PostgreSQL, pgvector, LLM (Gemini/OpenAI/DeepSeek).
Wake-word та контент-конвеєр
Розробив і навчив власну CNN wake-word модель: компактна (INT8, ~33 КБ), інференс до 20 мс; польове тестування з ітеративним усуненням хибних спрацювань.
Побудував конвеєр обробки й автоматичної класифікації контенту (парсер на Go + 4 нові таблиці в БД) з повністю автоматизованим збереженням результатів.
Стек: Python (ML), CNN/INT8-квантизація, Go, PostgreSQL.
Технічні навички
Мови: TypeScript/Node.js, PHP, Python, Go
AI/ML: LLM-інтеграції (Gemini/OpenAI/DeepSeek), автономні агенти, RAG/pgvector, CNN, квантизація (INT8), Whisper
Бекенд: Laravel, Node.js-сервіси, черги/воркери (Redis), state-machine-оркестрація
Інфра: Docker, sandbox-ізоляція, PostgreSQL/pgvector, Redis, Playwright, SSH/HTTP/MQTT
Другие резюме этого кандидата
Рассматривает должности: Керівник проєкту, Digital-менеджер, Бізнес-асистент
45 000 грн
Удаленно
Высшее образование · Полная занятость, неполная занятость
- Незалежний розробник / Засновник — AI-екос, 1 год
- Full Stack Developer, IdeaInTech, 3 года 6 месяцев
20 000 грн
Удаленно
Высшее образование · Полная занятость, неполная занятость
- Full Stack Developer, IdeaInTech, 3 года 6 месяцев
- Angular Developer, Imperial Gold Ukraine, 5 месяцев
Похожие кандидаты
-
Senior AI Engineer
Удаленно -
AI Automation Engineer (n8n, Make, LLM, RAG), AI Agents
120000 грн, Удаленно, Киев -
Python, AI, ML Engineer (AI integration)
Удаленно -
Python Engineer (AI, Powered Backend, System Automation)
Удаленно, Киев -
Python Backend Engineer
Удаленно -
AI engineer
Удаленно, Киев