Python Backend / AI Engineer (FastAPI, RAG, LLM-агенты)

На данный момент Fullstack / AI-разработчик (подряды).

Мои компетенции и опыт

Строю AI- и backend-системы, результат которых можно проверить числом, а не описанием. 2 года 5 месяцев коммерческой разработки, 42 задеплоенных проекта.

Стек: Python/FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Redis, RabbitMQ, Celery, Docker, Kubernetes. Фронтенд — React/TypeScript, нужен доступ к резюме LLM: RAG, LangChain/LangGraph, MCP, eval-пайплайны, Langfuse.

Измеренные результаты:

— RAG-пайплайн в проде: p50 78 мс; GraphRAG против ванильного — multi-hop 70 → 90 из 100.

— Контроль качества LLM: детерминированный eval-харнесс без модели-судьи, accuracy 85 → 100%.

— Очереди: нужен доступ к резюме событий с 500 дублями → 0 лишних строк, DLQ и replay.

— Платежи: Stripe Connect, append-only ledger, идемпотентность вебхуков — дрейф баланса 0 на нужен доступ к резюме операций.

— Безопасность: платный аудит production-приложения — 8 уязвимостей с воспроизведением и фиксами.

Формат: удалённо, ГПХ или самозанятость. Гражданин РК, Костанай, часы 12–21 МСК.

Портфолио с числами по каждому проекту: нужен доступ к резюме · GitHub: нужен доступ к резюме