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

Nazar S.

Zaproponuj Nazar pracę nad swoim kolejnym zleceniem.

Ukraina Żytomierz, Ukraina
8 dni 1 godzina temu
Częściowo zajęty częściowo zajęty
zamieszczono 1 ofertę
w Serwisie 9 dni 3 godziny

Ranking

Zakończonych zleceń
Brak danych
Średnia ocena
Brak danych
Ranking
291
AI i uczenie maszynowe
Javascript & Typescript

Poziom znajomości języków obcych

Українська Українська: native
English English: zaawansowany

Umiejętności i kwalifikacje

Portfolio


  • CIBUS - sklep internetowy do zamawiania produktów

    AI i uczenie maszynowe
    Opracowuję od podstaw startup CIBUS - sklep internetowy do zamawiania produktów i zarządzania sprzedażą. Projekt obejmuje część kliencką, panel administracyjny, logikę backendu, pracę z produktami, kategoriami, koszykiem, zamówieniami, autoryzacją oraz logiką biznesową platformy.

    W ramach projektu pracuję jako fullstack developer: realizuję frontend, API, integrację z bazą danych, walidację formularzy, przetwarzanie zamówień, funkcjonalność administracyjną, naprawę błędów oraz techniczną optymalizację produktu. Zajmuję się również poprawą struktury kodu, aktualizacją zależności, konfiguracją środowiska Docker oraz przygotowaniem projektu do stabilnej pracy.

    Technologie: Next.js, React, TypeScript, Node.js, PostgreSQL, Docker, pnpm, Git, REST API.
  • System RAG do semantycznego wyszukiwania w dokumentach internetowych

    AI i uczenie maszynowe
    Opracowanie systemu RAG do semantycznego wyszukiwania, analizy i przetwarzania dużej ilości dokumentów internetowych za pomocą LLM.

    W ramach projektu zrealizowano logikę backendową do indeksowania dokumentów, pracy z embeddings, wyszukiwania na poziomie chunków, wyszukiwania wektorowego oraz generowania strukturalnych odpowiedzi na podstawie odpowiednich źródeł. System umożliwia znajdowanie potrzebnych informacji w bazie dokumentów i zwracanie odpowiedzi z odniesieniem do kontekstu.

    Pracowałem z punktami końcowymi API, synchronizacją embeddings, przetwarzaniem dokumentów, logiką ponownego próbowania, śledzeniem aktualizacji opartym na kolejce oraz uwierzytelnianiem klucza API. Używałem Flask, PostgreSQL, pgvector, Dockera, embeddings OpenAI / Azure OpenAI oraz pytest.

Aktywność

  Ostatnie oferty 1
«Automatyzacja / Chat-boty» «Konfiguracja CRM»
408 PLN