МихаилКондратьев

AI Engineer / LLM-разработчик

Делаю AI-функции под ключ: от разговора с заказчиком и выбора технологий до дообучения модели, агента, интерфейса, сборки и выкладки. Последний проект — AI-ассистент, который работает на телефоне без интернета и управляет большой промышленной программой голосом.

Опыт
5 лет 10 месяцев
Формат
Удалённо, полная занятость
Локация
Тверь
0,4с

ответ AI-ассистента на телефоне, без интернета

20тыс.

обучающих примеров, каждый проверен в программе

10M+MAU

у продуктов, под которые писал инфраструктуру

5,5лет

коммерческой разработки: веб, мобильные, инфраструктура

Чем занимаюсь

Довожу AI до работающего продукта сам: модель, агент, интерфейс, сервер, сборка и контроль качества. Решения принимаю по замерам, а не на глаз.

AI-агенты и поиск по документам

Агенты, которые сами выполняют действия в программе: вызывают инструменты, отдают структурированный ответ, просят человека подтвердить опасное. Поиск по документам с ответом и ссылкой на источник.

  • AI-агенты
  • tool calling
  • MCP
  • RAG
  • LangGraph

Дообучение и модели на устройстве

Собираю обучающие данные, дообучаю модель, сжимаю её для телефона и запускаю без интернета. Распознавание речи тоже работает на самом устройстве.

  • LoRA
  • MLX
  • GGUF
  • llama.cpp
  • sherpa-onnx

Качество и скорость

Замеры на отложенных наборах вместо «вроде работает»: точность, скорость ответа, расход токенов. По ним выбираю модель, железо и настройки.

  • eval
  • LLM-as-a-judge
  • Langfuse
  • latency

Продукт и инфраструктура

Веб, мобильные и настольные приложения, серверная часть, сборка и выкладка без ручных шагов. Пять лет коммерческой разработки до AI — отсюда инженерная база.

  • Python
  • TypeScript
  • Docker
  • Kubernetes
  • CI/CD

Проекты для заказчиков

Кроме основной работы делаю AI-решения для компаний: начинаю с того, что нужно бизнесу, и подбираю решение под бюджет.

Ассистенты по документам

RAG для базы знаний компании

Ассистент отвечает на вопросы сотрудников по внутренним документам и показывает, откуда взят ответ.

  • Разбор и нарезка документов, эмбеддинги, гибридный поиск и reranking.
  • Оценка качества ответов и трейсинг, чтобы видеть, где ассистент ошибается.
  • Python
  • FastAPI
  • LangGraph
  • Qdrant
  • pgvector
  • Langfuse

Модели в закрытом контуре

Когда данные нельзя отдавать наружу

Разворачиваю open-source модели на серверах заказчика с тем же API, что у OpenAI, — приложения переключаются без переделки.

  • Сервер моделей, автоматическая выкладка и мониторинг.
  • vLLM
  • Qwen
  • Kubernetes
  • Prometheus
  • Grafana
  • Terraform

Агенты для автоматизации

AI внутри рабочих процессов

Агенты, подключённые к CRM, таск-трекерам и внутренним системам компании, берут на себя рутинные операции.

  • Подключение через MCP и вызов инструментов, структурированные ответы.
  • MCP
  • tool calling
  • OpenAI API
  • GigaChat
  • Redis

Свой код

Открытые проекты

Настольные приложения на Rust (Tauri) под Windows, macOS и Linux, проекты на TypeScript и .NET.

  • Сравнивал TypeScript и Rust/WebAssembly на тяжёлом расчёте, чтобы выбирать стек по цифрам.
github.com/gunity
  • Rust
  • Tauri
  • TypeScript
  • three.js
  • .NET

Как я работаю с AI-агентами

Код по моим спецификациям пишут агенты, я проектирую, проверяю и отвечаю за результат. Так за полгода получается объём, на который обычно нужна команда.

spec-driven

Разработка по спецификациям

Ввёл в команде процесс: задача сначала описывается, потом агент пишет код, потом тесты и ревью. Написал первые правила и skills для Claude Code, Cursor и Codex — процесс стал стандартом команды.

несколько агентов

Задачи из Jira параллельно

Несколько агентов ведут задачи одновременно, каждый в своей копии репозитория. Агент сам гоняет тесты, снимает экран «было / стало» и пишет отчёт.

контроль

Человек принимает решение

В основную ветку код попадает только после зелёных тестов и проверки человеком. Сборка, подписанное Android-приложение и тестовый стенд выкладываются автоматически.

Правило одно: код, который человек не видел, не сливается.

Опыт работы

— настоящее время 8 месяцев сейчас

ГЕДОКОРП

gedocorp.ru

AI Engineer / Fullstack-разработчик

Программы для инженеров, которые проверяют промышленное оборудование прямо на объекте, часто без связи.

Команда: 5 разработчиков, тимлид, PM. Работаю AI-first: код пишут агенты по моим спецификациям.

  • Сделал AI-ассистента, которым инженер управляет программой голосом или текстом: «поставь штуцер Ду100 на 1200», диктовка замеров, вопросы о браке и ресурсе. 48 видов действий, опасные — только после подтверждения человеком.
  • Дообучил модель под эту программу и запустил на телефоне без интернета: около 20 000 обучающих примеров, каждый проверен исполнением в программе. Ответ ускорил с 2,1 до 0,4 секунды.
  • Проверял качество замерами на 87 фразах, написанных без оглядки на обучение: по ним выбрал процессор вместо видеоядра телефона — 80% верных ответов против 59%.
Что ещё делал6
  • Сделал голосовой ввод без интернета: распознавание речи на самом устройстве сохраняет числа и номера точек так, как их сказали. Встроил его и в планшетное приложение на Unity.
  • Подключил поиск по нормативам и документации (ГОСТ, РД, руководства): ассистент отвечает со ссылкой на нужный пункт.
  • Основной разработчик веб-приложения «Конструктор сосудов и аппаратов» (TypeScript, React, three.js): 3D-модель, чертежи, расчёт на прочность по ГОСТ, отчёты в PDF. ~135 тыс. строк и ~5 800 автотестов, из того же кода собирается Android-приложение.
  • Ввёл в команде разработку с AI-агентами по спецификациям и сделал систему, где несколько агентов параллельно ведут задачи из Jira.
  • Настроил сборку и выкладку с нуля (GitLab CI, Docker): без зелёных тестов код не сливается, Android-приложение и стенд выкладываются автоматически. Развернул и настроил Jira.
  • Делаю настольные приложения на Rust (Tauri) под Windows, macOS и Linux.
  • LLM
  • LoRA
  • MLX
  • llama.cpp
  • GGUF
  • sherpa-onnx
  • Python
  • TypeScript
  • React
  • three.js
  • Capacitor
  • Unity
  • Rust
  • Tauri
  • Docker
  • GitLab CI
  • Claude Code
  • Codex
  • Cursor
— 4 года 1 месяц

Zimad

zimad.com

Разработчик инфраструктуры (Unity, C#)

Инфраструктура, на которой работали продукты издателя с 10M+ пользователей в месяц.

Издатель мобильных игр, 300+ сотрудников. Команда: 4–6 разработчиков, PM.

  • Разработал модули внутреннего SDK: вход через разные платформы, приглашения, кланы с рейтингами, чаты, аналитику поведения пользователей.
  • Сократил сетевой трафик: отправлял только изменения, кешировал, убирал повторные запросы. При такой аудитории это напрямую снижает нагрузку на серверы.
  • Писал нативные модули под Android (Java / Kotlin) и iOS (Objective-C) с единым API.
Что ещё делал2
  • Автоматизировал сборки, публикацию пакетов и тестирование: UI-тесты и unit-тесты критичных модулей.
  • Работал с серверной частью на .NET (ASP.NET Core, PostgreSQL, Docker).
  • C#
  • Unity
  • Java/Kotlin
  • Objective-C
  • .NET
  • PostgreSQL
  • Docker
  • CI/CD
— 1 год 2 месяца

Allemo

Unity-разработчик, техлид

Мобильные игры для Android и iOS.

Москва. Команда из 5 разработчиков.

  • Был техлидом: менторил команду, проводил код-ревью, декомпозировал задачи — прототипы стали выходить вдвое быстрее.
  • С нуля ввёл общие правила: архитектуру модулей, стиль кода, договорённости. Любой разработчик мог подхватить чужой код без долгого погружения.
  • Сделал модули, через которые реклама, аналитика и звук подключаются за часы, а не за дни.
  • C#
  • Unity
  • DI
  • async/await
  • Git

Стек

Ядро

  • Python
  • TypeScript
  • LLM
  • AI-агенты
  • RAG
  • Docker

Агенты и поиск

  • tool calling
  • structured output
  • MCP
  • LangGraph
  • LangChain
  • Qdrant
  • pgvector
  • reranking

Модели

  • LoRA
  • MLX
  • PyTorch
  • Hugging Face
  • GGUF
  • llama.cpp
  • vLLM
  • Ollama
  • sherpa-onnx

Качество

  • eval-наборы
  • LLM-as-a-judge
  • Langfuse
  • guardrails
  • prompt injection

Backend и web

  • FastAPI
  • asyncio
  • React
  • three.js
  • Node.js
  • PostgreSQL
  • Redis
  • C# / .NET

Платформы

  • Android
  • iOS
  • Windows
  • macOS
  • Linux
  • Tauri (Rust)
  • Capacitor
  • Unity

Инфраструктура

  • Kubernetes
  • GitLab CI
  • GitHub Actions
  • Nginx
  • Prometheus
  • Grafana

AI в разработке

  • Claude Code
  • Codex
  • Cursor
  • Copilot
  • spec-driven
  • несколько агентов

Ещё

Заказчик

Говорю с бизнесом

Собираю требования, предлагаю варианты с компромиссами по сроку, стоимости и качеству, обосновываю выбор замерами.

Инфраструктура

Свои серверы

Держу VPN-сервис на десятке серверов: Linux, nginx, TLS, мониторинг.

Языки

Английский — B2

Средне-продвинутый. Русский — родной.

Образование
  • 2020 Тверской государственный технический университет — ИТ, программная инженерия — неоконченное высшее
  • 2018 Колледж им. А. Н. Коняева — ИТ, программист-техник — среднее специальное

Контакты

Быстрее всего — в Telegram, отвечаю в течение дня.

Telegram @gunity_dev
Почта mike@obb.su
Телефон

Или напишите прямо здесь