Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Дмитро Загоруй

Предложите Дмитро работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.

Украина Житомир, Украина
12 минут назад
Свободен для работы свободен для работы
сделаны 2 ставки
возраст 18 лет
на сервисе 1 день 14 часов

Рейтинг

Успешных проектов
Нет данных
Средняя оценка
Нет данных
Рейтинг
340
AI и машинное обучение
Веб-программирование 2

Уровень владения языками

English English: продвинутый

Навыки и умения

Программирование

Услуги

Администрирование


Переводы

Портфолио


  • Сайт с возможностью авторизации, поиска, бронирования

    Javascript и Typescript
    Краткое описание проекта Демонстрационный проект (Proof of Concept), который визуализирует и технически реализует один из ключевых бизнес-процессов медицинских и ментальных платформ — бесшовный переход неавторизованного пользователя от просмотра профиля специалиста к финальному бронированию сессии. Фокус проекта сделан на правильной архитектуре безопасности и сохранении высокого уровня UX.
    Основной функционал:

    Публичный интерфейс: Страница с профилем психолога и интерактивной кнопкой для начала записи на сессию.

    Умный редирект (Deep Linking): Интеллектуальный механизм аутентификации. Если клиент не вошел в систему, приложение перенаправляет его на страницу логина, но автоматически запоминает его намерение. После успешного входа пользователь без задержек возвращается к оформлению заявки.

    Защищенные маршруты (Protected Routes): Доступ к конфиденциальным шагам (выбор типа терапии: Индивидуальная или Парная) строго контролируется на уровне Middleware (промежуточных слоев обработки запросов).

    Технические преимущества проекта для разработчика:

    Модульная архитектура: Четкое распределение бизнес-логики, маршрутизации и проверки прав доступа, что делает код легким для чтения и поддержки.

    Масштабируемость: Логика выбора услуг спроектирована так, что новые форматы (например, групповая или корпоративная терапия) можно интегрировать без переписывания существующего кода.

    Стабильность пользовательского сценария: Полное исключение тупиковых маршрутов (dead ends) во время авторизации, что непосредственно влияет на конверсию платформы.
  • Автономная AI RAG-система с векторной базой знаний

    AI и машинное обучение
    Спроектировал и реализовал с нуля асинхронную RAG-систему (Retrieval-Augmented Generation) для интеллектуального анализа и поиска по сложной технической документации или внутренним базам знаний компании.

    Что реализовано в проекте:
    • Асинхронный бэкенд: Высокопроизводительный API на FastAPI с runtime-валидацией входных данных через Pydantic v2.
    • Векторное ядро: Нативный семантический поиск в базе данных Qdrant по метрике косинусного сходства с использованием локальных эмбеддингов (размерность вектора — 384, float32).
    • Оркестрация ИИ: Логика работы агента построена на основе графовых структур LangGraph (StateGraph) с единственным потокобезопасным состоянием, что позволяет легко добавлять циклы перегенерации или узлы валидации ответов.
    • Стратегия чанков: Внедрена интеллектуальная нарезка текста на чанки (400 символов) с перекрытием (overlap в 100 символов), что полностью устранило потерю контекста на стыках предложений и исключило галлюцинации модели.

    Система гибкая: может работать как с локальными моделями (через Ollama), так и с облачными API (Gemini, Claude, OpenAI). Вся инфраструктура полностью контейнеризована с помощью Docker Compose и готова к деплою на сервер.

Активность

  Последние ставки 2
Интеграция respond и CRM для пересылки отчета о первом сообщении
700 UAH
Создание платформы для поиска психологов
15 000 UAH