Инженер по ИИ-автоматизации. Собираю не отдельные скрипты, а рабочие контуры: агентов, сценарии, интеграции и инструменты расследования, которые каждый день работают без меня. Ниже — что я умею; у каждого пункта стоит запись, где это видно в подробностях, а не на словах.
Агенты, которые работают с реальным контекстом проекта, а не только красиво разговаривают. Карта платформы, память по каждому проекту, runbook для типовых проблем. Ответ модели — последняя точка длинной цепочки, и держать надо всю цепочку.
где это видно: Собрал поддержку в папку · Как я нечаянно стал инженером по ИИ-автоматизации
Не «две кнопки и спасибо», а граф: узлы, условия, переменные, состояние между сообщениями, внешние запросы, откаты. Python, FastAPI, aiogram, Redis, вебхуки. Отдельный сервис под reverse proxy, а не скрипт на коленке.
где это видно: Сделал бота в октябре. Сдал в июле · Собрал бота для Пхукета. Потом в него пришли люди
Проекты в медицине, логистике, фитнесе, ретейле, телекоме и образовании: текстовые и голосовые боты, которые уже работают на реальном трафике. Разбор обращений, правки сценариев, выкатка изменений без остановки диалогов. Чинить приходится то, что нельзя выключить.
где это видно: Собрал поддержку в папку · Пять production-проектов
Боты, которые сообщают о сбое раньше, чем это заметит клиент: проверка доставки, очередей и переводов на оператора. Отдельная работа — доверие к самому алерту: тот, что врёт про несуществующую проблему, вреднее молчания.
где это видно: Собрал поддержку в папку
Регулярный отчёт с 40–60 минут до 2–3 без участия человека, около 38 часов аналитика в месяц обратно. Один подход разошёлся на пять production-проектов без роста команды и с единой методикой расчёта.
где это видно: Пять production-проектов
Путь данных от пользователя до конечного действия и поиск точки, где две части системы перестали соглашаться. Сначала конфиг и аналитика, логи — когда ясно, что сценарий отработал верно. Самые неприятные баги живут между системами, а не внутри.
где это видно: Собрал поддержку в папку · Сделал бота в октябре. Сдал в июле
Партнёры продолжают вести данные там, где им удобно, а отдельный процесс забирает изменения и складывает в PostgreSQL, откуда идёт поиск и фильтрация. База появляется, когда реальное использование сломало прежнее решение, а не для солидности.
где это видно: Собрал бота для Пхукета. Потом в него пришли люди
Маскирование как часть процесса, а не просьба «не забудьте»: перед чтением файла срабатывает хук и подменяет его маскированной копией. Исследование отделено от внешних действий — ответ клиенту и изменение состояния требуют подтверждения человеком.
где это видно: Собрал поддержку в папку · Пять production-проектов
Совокупный трафик проектов в моей зоне ответственности. Диалог начинается заново после завершения или таймаута — поэтому их больше, чем пользователей.
Потом проблема. Потом следующий слой. Не наоборот. Таблица вместо базы — нормальное первое решение, пока реальная нагрузка не сделала его неудобным.
Не давать модели больше интеллекта, а дать нормальную среду для работы: контекст проекта, память прошлых разборов, понятный маршрут от тикета до причины.
Собрать данные, найти причину и подготовить изменение агент может сам. Публикация в прод и ответ клиенту — только с явным подтверждением.