Над чем я работаю.

Основной продукт

Century

Co-Founder Century | CTO StackLevel GROUP

Спроектировал платформу и участвую в её разработке

Century — мой основной проект. Я спроектировал его архитектуру и продолжаю работать над платформой как сооснователь и разработчик. Вместе с командой связываю автоматизацию бизнес-процессов, агентов и корпоративные данные.

Автоматизация — в основе, чат — один из способов работы

В основе Century — BPA/RPA-ядро и визуальный конструктор. Специалист собирает процесс, подключает источники и выбирает, какие шаги выполняет код, агент или человек. В платформе есть агенты, мультиагентные сценарии, SQL-агенты и базы знаний с RAG.

Чат работает с файлами и интернетом, а через собственный A2A-хаб — Agent-to-Agent — обращается к агентам платформы. Пользователь получает результат в чате; настроенный агент выполняет свою часть процесса с нужными подключениями и правилами.

Мои архитектурные и управленческие задачи

• Общая архитектура автоматизации, агентов, чата и интеграций, а также участие в разработке кода.
• Полномочия компонентов: к каким данным обращаться, какие действия выполнять и где требуется участие человека.
• История действий и правила хранения входящих документов, результатов, событий и метрик.
• Организация разработки: сначала разбираем процесс и его владельца, затем решаем, что менять, оптимизировать или автоматизировать.
• Экономика использования ИИ: считаем токены и расходы, оцениваем качество результата и затраты на его проверку.

NoCode не отменяет проектирование. Сложные сценарии настраивает подготовленный специалист. Сотрудник, который пользуется готовым агентом через чат, не обязан собирать процесс самостоятельно.

На форуме «IT Академград» Century получила диплом III степени в категории AI Product Leader.

Личный проект · В разработке

Belka

Научное хобби

Проверить, что получится сделать самому

Мне захотелось с помощью ИИ-агентов собрать и переработать материалы, доработать токенизатор и подготовить обучение модели с нуля на ограниченном корпусе белорусского языка. За основу работы взял nanochat.

Belka остаётся научным хобби: я занимаюсь разработкой и тестированием.

Над чем работаю

• Сбор и подготовка материалов белорусского языка с помощью ИИ-агентов.
• Переработка токенизатора и других частей процесса обучения на базе nanochat.
• Разработка и тестирование подхода к обучению модели с нуля на узком языковом корпусе.

Личный инженерный проект

Multiverse

Автор проекта · Ранний MVP

Парсер, который делаю из интереса

Развиваю Multiverse самостоятельно, вне основного продукта. Идея — собрать получение данных, их проверку и дальнейшую обработку в одном визуальном процессе.

Объединяю сбор данных с сайтов, из API и документов с проверкой, версионированием, расписаниями и выгрузкой. Multiverse можно развернуть на собственном сервере.

Сейчас развиваю ранний MVP для локальной установки.

Предыдущий опыт

Прикладные системы.

До Century работал над университетскими системами, мобильными приложениями и обработкой данных в реальном времени.

Также занимался электронным документооборотом и закрытыми государственными проектами с автоматизацией, регламентами, governance и compliance.

Роли и этапы работы

БГУИР · Предыдущая работа

АСПЗиЗ

Лид проекта · Руководитель отдела разработки

Подача заявлений и зачисление

Был лидом проекта АСПЗиЗ и руководил отделом разработки. Вместе с командой развивал систему на .NET: личный кабинет абитуриента и внутренние кабинеты администраторов и секретарей приёмной комиссии.

Задачи системы и моя работа

• Руководил автоматизацией зачисления по шаблонам и группам, включая перемещение абитуриентов между ними.
• Вместе с командой развивал настройку и проведение экзаменов, экспорт данных во внутренние системы университета.
• Работал над архитектурой с возможностью подачи документов в несколько вузов разных профилей.
• Обучал разработчиков, внедрил GitLab, провёл рефакторинг четырёх проектов, обновил .NET Framework и архитектуру базы данных.

Моя работа в БГУИР

Февраль 2022 — апрель 2024

Медицинский мониторинг.

Full-Stack Developer · ML Integrator · System Architect

От датчика до веб-интерфейса

Руководил разработкой модульной системы с веб-, мобильной и серверной частями. Разрабатывал интерфейс отображения ЭКГ, пульса и других сигналов в реальном времени, серверное API и Android-приложение для получения данных с датчиков по Bluetooth.

Мой вклад и технологии

• Разработал веб-интерфейс на React, MUI и Chart.js с передачей сигналов через WebSockets и SSE.
• Разработал backend на Node.js, Express и Sequelize: REST API, JWT-аутентификация, административная панель AdminJS и PostgreSQL.
• Написал Android-приложение на Kotlin для сбора и передачи данных биомедицинских датчиков.
• Интегрировал алгоритмы машинного обучения для обнаружения аномалий в физиологических данных.
• Участвовал в разработке и реализации алгоритма измерения частоты сердечных сокращений на основе преобразования Фурье.
• Участвовал в проектировании архитектуры, моделировании данных, организации Docker-среды и работе с требованиями безопасности.

Патент BY 24499 C1

Я — соавтор метода определения частоты сердечных сокращений на основе время-частотного преобразования Фурье, на который получен патент BY 24499 C1.

Вместе с коллегами опубликовал статью об алгоритме измерения частоты сердечных сокращений в журнале «Цифровая трансформация», 2023, т. 29, № 4, с. 66–72.

Научная публикация

МАЗ × БГУИР · Декабрь 2022 — март 2024

Транспортная телематика.

Веб-разработка · Интеграция данных

Данные автопарка в реальном времени

Разрабатывал веб-приложение для мониторинга транспорта на React с картографическим интерфейсом. Интегрировал разбор телематики по низкоуровневым бинарным протоколам: коды ошибок, скорость, расход топлива и другие показатели.

Мой вклад и технологии

• Разработал интерфейс управления транспортом, отображения состояния датчиков и маршрутов.
• Работал с backend-командой над REST API и передачей данных в реальном времени.
• Участвовал в проектировании ML-модуля для прогнозирования износа компонентов по истории показаний датчиков.
• В проекте использовались React, Redux, WebSockets, Python/Django, PostgreSQL и scikit-learn.

Сентябрь 2019 — март 2022

Мобильная и веб-платформа.

Техническое и продуктовое руководство

Информационное приложение по территориально выделенным участкам

Руководил разработкой продукта с приложениями для Android и iOS и веб-платформой администрирования. Самостоятельно разрабатывал Android-приложение, занимался системным анализом, требованиями и архитектурой.

От требований до выпуска

• Формировал технические требования и управлял backlog.
• Собрал команду backend, frontend, iOS/Android и UI/UX; подбирал и обучал специалистов.
• Организовал постановку и контроль задач, участвовал в отладке.
• Обеспечивал выпуск в Google Play и App Store, прохождение проверок и сопровождение.
• Вёл переговоры, координировал внедрение и участвовал в продвижении.
• Сам разрабатывал Android-приложение на Kotlin, координировал работу над iOS на Swift и веб-платформой на React, TypeScript и PHP/Symfony. Использовали PostgreSQL, Git и CI/CD.

Предыдущие работы / Корпоративная система

Поиск
по документам.

Архитектор ИИ-решений

Найти ответ и его источник

Задача — искать информацию в документах компании и составлять ответы на основе найденных фрагментов. Для этого я объединил обычный и векторный поиск с языковой моделью.

Источник остаётся рядом с ответом: его можно открыть и проверить. Для работы с документами предусмотрен интерфейс управления базой знаний.

Что сделано

• Объединил Elasticsearch и векторный поиск: система ищет и точные совпадения, и близкие по смыслу фрагменты.
• Добавил проверку источников и цитаты в ответах.
• Разработал интерфейс для управления базой знаний.

Предыдущие работы / Исследовательский прототип

Рекомендации
для покупателя.

Руководитель разработки, ИИ-инженер

Подборки и описания товаров

Разработал прототип рекомендательной системы на основе языковой модели. Он подбирает карточки под профиль покупателя и составляет описания по характеристикам товаров.

Как устроен прототип

• Модель составляет описания товаров по их характеристикам.
• Карточки товаров подбираются с учётом профиля покупателя.
• API написан на FastAPI. Стиль описаний задаётся инструкциями для модели.