Senior MLOps специалист с глубокой экспертизой в автоматизации, контейнеризации и развертывании инфраструктуры для AI-Native сервисов. Специализируюсь на LLMOps: оркестрация агентов, оптимизация инференса больших языковых моделей, построение RAG-архитектур и управление пайплайнами данных. Опыт работы как в продуктовых командах (Full-time), так и на крупных проектных фриланс-контрактах. Нацелен на создание отказоустойчивых, масштабируемых и экономически эффективных AI/ML-систем. 🛠 ТЕХНИЧЕСКИЙ СТЭК LLMOps & AI-Инфраструктура: vLLM, Ollama, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Triton Inference Server, Med-Gemini / OpenAI / Claude APIs, Prompt Engineering. DevOps & CI/CD: Docker, Kubernetes (K8s), Docker Compose, GitHub Actions, GitLab CI. Оркестрация пайплайнов: Apache Airflow, Prefect, n8n (автоматизация рабочих процессов). Cloud & Infrastructure: Yandex Cloud, AWS, DigitalOcean, Terraform (IaC). Базы данных & Векторный поиск (RAG): PostgreSQL, Vector DBs (ChromaDB, Pinecone, Qdrant, PGVector), NocoDB. Языки программирования: Python (FastAPI, Asyncio), JavaScript / TypeScript, Bash. Мониторинг & Логирование: Prometheus, Grafana, ELK Stack, Weights & Biases / MLflow (трекинг моделей). 💼 ОПЫТ РАБОТЫ Senior MLOps / LLMOps Engineer | AI-Native Platforms & CRM Automation Период: 2025 — Настоящее время (Фриланс / Контракты & Продукт) Разработка (Юрист-Оркестратор): Проектирование и развертывание ऑन-премис и облачной (Yandex Cloud) инфраструктуры для легал-тех платформы. RAG & Инференс: Разработал и оптимизировал Production-ready RAG-пайплайн для работы с юридической документацией. Настроил высокопроизводительный инференс LLM через vLLM, снизив задержку (latency) ответа на 40%. Агентные системы: Реализовал архитектуру автономных AI-агентов (AI-Native Workflows) для автоматизации обработки лидов в CRM/ERP системах. Автоматизация: Интегрировал No-Code/Low-Code инструменты (n8n, NocoDB) с кастомными Python-микросервисами для гибкой настройки бизнес-логики. Инфраструктура: Написал Terraform-скрипты для быстрого разворачивания изолированных окружений разработки. Настроил защищенные каналы связи (Overlay-сети, VPN/X-Ray протоколы, Outline/Amnezia) для работы распределенных команд. Middle+ / Senior DevOps / ML Engineer | FinTech / Cloud Services Период: 2023 — 2025 CI/CD & Оркестрация: Построил с нуля CI/CD пайплайны для деплоя ML-моделей в Kubernetes-кластеры. Оптимизация ресурсов: Настроил автоскейлинг GPU/CPU подов в зависимости от нагрузки, что сократило расходы на облачную инфраструктуру на 25%. Мониторинг: Внедрил систему мониторинга качества работы моделей в продакшене (MLflow + Prometheus + Grafana), автоматизировав сбор метрик ухода данных (Data Drift). Data Pipelines: Поддерживал и оптимизировал ETL/ELT процессы обработки больших данных на Python/Airflow.