AI Engineer

На данный момент AI Engineer.

Мои компетенции и опыт

---

 Лукашевич Артём Андреевич

 AI Engineer · LLM Applications & Automation · Python

 Санкт-Петербург

 Email: нужен доступ к резюме

 Telegram: нужен доступ к резюме

 GitHub: нужен доступ к резюме

 О СЕБЕ

 AI Engineer с практическим опытом создания мультиагентных LLM-систем и

 автоматизации сквозных AI-пайплайнов на Python. Проектирую агентов,

 интегрирую LLM в backend-приложения, разрабатываю асинхронные Telegram-

 боты и API. Пришёл в AI-разработку из дизайна — два года коммерчески

 использовал генеративные модели (текст, изображения, видео, голос,

 lipsync, дипфейки), что дало глубокое понимание возможностей и

 ограничений современных моделей. Сейчас фокусируюсь на backend-разработке

 с AI-компонентами, мультиагентных системах и прикладных LLM-пайплайнах.

 КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ

 • Языки и инструменты: Python нужен доступ к резюме +, SQL, Git

 • LLM & AI-разработка: OpenAI API, Anthropic Claude API (Sonnet, Haiku),

prompt engineering, few-shot prompting, tool use / function calling,

structured outputs, multi-stage LLM-пайплайны с self-critique и

retry-логикой, context window management

 • Backend: FastAPI, SQLAlchemy 2.0, Alembic, SQLite (в т.ч. aiosqlite),

REST API, async-программирование (asyncio), проектирование реляционных

БД, бизнес-логика (состояния, календари), CRUD и admin-панели

 • Telegram Bot API: aiogram (асинхронные боты, кнопочные меню,

мультипользовательская архитектура)

 • Интеграции и парсинг: httpx, requests, BeautifulSoup, pydantic-модели

для нормализации ответов внешних API, APScheduler для периодических

задач

 • Frontend (базовый уровень): React 18, Vite, TypeScript, Tailwind CSS,

TanStack Query v5

 • AI-инструменты разработки: Claude Code, Codex — ежедневное

использование для ускорения написания и ревью кода

 • Тестирование: pytest, httpx TestClient

 • Генеративные модели (прикладной опыт): генерация изображений, видео,

аудио; синтез речи, lipsync, работа с дипфейками; встраивание в

production-подобные пайплайны

 • Английский: B1-B2 (техническая документация, статьи, переписка)

 ПРОЕКТЫ

 HeadHunter Agent — AI-ассистент для поиска работы

 Python · aiogram · Anthropic Claude · APScheduler · SQLite · httpx · pydantic

 GitHub: нужен доступ к резюме

 Мультипользовательский Telegram-бот для автоматизации поиска вакансий

 на нужен доступ к резюме и генерации персонализированных сопроводительных писем.

 • Спроектировал и реализовал LLM-пайплайн из 4 стадий (Parser →

Matcher → Writer → Critic): извлечение требований вакансии,

сопоставление с резюме, генерация письма, автоматическая

самооценка с retry-циклом при качестве ниже порога.

 • Реализовал интеграцию с HH API: сборка OR-запросов, пагинация,

сортировка по дате, дедупликация, фильтрация по стоп-словам,

нормализация ответов в pydantic-модели.

 • Построил планировщик автопоиска на APScheduler: раз в 4 часа бот

проверяет новые вакансии для всех активных пользователей, прогоняет

через LLM и отправляет релевантные в Telegram с готовым письмом.

 • Асинхронный стек: aiogram для Telegram-интерфейса, aiosqlite для

хранения резюме, ключевых слов, примеров стиля пользователя и

истории просмотренных вакансий; soft-миграции схемы через

ALTER TABLE.

 • Поддержка личного tone of voice за счёт few-shot prompting на

загруженных пользователем примерах текстов.

 • Ручной режим генерации письма по ссылке на вакансию: парсинг HTML

через BeautifulSoup с SSRF-защитой (блокировка приватных/локальных IP).

 SEO Content Pipeline — мультиагентная генерация SEO-статей

 Python · Anthropic/OpenAI API · pydantic · генерация изображений

 End-to-end прототип автоматизации производства SEO-оптимизированного

 контента.

 • Спроектирован pipeline из 4 агентов с распределением ролей:

SEO-оптимизатор (сбор и кластеризация LSI-запросов) → копирайтер

(генерация структуры и текста статьи) → промпт-инженер (выделение

ключевых сцен и генерация иллюстраций к тексту) → тимлид (валидация

и координация результатов).

 • Реализована оркестрация взаимодействия агентов и передачи артефактов

между этапами по аналогии с пайплайном HeadHunter Agent.

 • Стек: Python + LLM API для текстовых агентов, OpenAI API для

генерации иллюстраций.

 ОПЫТ РАБОТЫ

 Графический дизайнер октябрь 2024 — ноябрь 2025

 Продакшн и рекламные проекты (компании и фриланс)

 • Разработка и производство статического и видеоконтента.

 • Построил личный AI-пайплайн для работы с медиа: генерация изображений,

видео, синтез голоса, lipsync и дипфейков — интеграция в процесс

производства контента.

 • Использовал LLM для автоматизации рутинных задач: подготовки брифов,

написания описаний, структурирования ТЗ.

 • Писал вспомогательные Python-скрипты для пакетной обработки медиа и

интеграции сторонних сервисов.

 ОБРАЗОВАНИЕ

 ЛГУ имени А.С. Пушкина 2024

 Среднее профессиональное образование

 Специальность: «Прикладная информатика (по отраслям)»

 САМООБРАЗОВАНИЕ

 • Stepik — Python, алгоритмы и структуры данных.

 • Самостоятельное изучение backend-разработки (FastAPI, SQLAlchemy),

OpenAI и Anthropic cookbooks, прикладных LLM-пайплайнов и

мультиагентных архитектур.