AI Agent Developer Applied LLM Engineer

На данный момент Самозанятый.

Мои компетенции и опыт

Резюме

Tikhon — AI Agent Developer · Applied LLM Engineer

1. О себе

Tikhon, 19 лет, учусь на информационном направлении. Моя профессия в двух словах — архитектор и разработчик AI-решений и систем, основанных на агентах, использовании кастомных инструментов и дообучении уже готовых моделей. В работе использую различные нейросети, чтобы ускорять и перепроверять свои шаги в различных проектах.

2. Желаемые должности

• Multi-Agent Systems (MAS) Development, Orchestration & Tooling (MCP)
• Model Fine-Tuning, Optimization & Customization (LLMs/ML)
• AI Business Integration & Project Management
• Advanced Prompt Engineering & LLM Interaction Design

3. Навыки

AI / LLM / Agents:

• Разработка мультиагентных систем (MAS)
• Оркестрация и управление автономными ИИ-агентами
• Дообучение моделей (Fine-Tuning)
• Проектирование RAG-архитектур (Retrieval-Augmented Generation)
• Продвинутый промпт-инжиниринг (Advanced Prompt Engineering)
• Работа с коммерческими API (OpenAI, Anthropic, Google)
• Работа с Open-Source моделями (Llama, Mistral)

Языки / инструменты:

• Python
• TypeScript / JavaScript
• CrewAI
• LangGraph
• AutoGen
• LangChain / LlamaIndex
• Model Context Protocol (MCP)
• Создание кастомных инструментов и интеграция API (Tooling)

Данные:

• Векторные базы данных (ChromaDB, Pinecone, Qdrant)
• Базы данных со специализированными расширениями (PostgreSQL / PGVector)
• Сбор, очистка и подготовка данных (ETL)
• Синтез и разметка датасетов для дообучения моделей
• SQL / NoSQL

Практики (Ops):

• LLMOps / MLOps
• Трекинг экспериментов и моделей (MLflow, Weights & Biases)
• Оптимизация и локальный запуск моделей (vLLM, Ollama)
• Контейнеризация (Docker)
• Настройка CI/CD конвейеров для ИИ-сервисов

Управление и бизнес:

• Управление AI-продуктами и проектами (AI Product/Project Management)
• Внедрение и интеграция ИИ в бизнес-процессы компании
• Сбор требований и составление технической документации (BRD / PRD)
• Оценка эффективности и расчет ROI от внедрения ИИ-решений

Безопасность и валидация:

• Тестирование и оценка качества ответов LLM (Ragas, TruLens)
• Настройка систем ограничений и безопасности (LLM Guardrails / Llama Guard)
• Защита ИИ-систем от инъекций (Prompt Injection Security)
• Аудит безопасности и контроль действий автономных агентов