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

Dmytro Staroselskyi

Запропонуйте Dmytro роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Україна Львів, Україна
15 годин 59 хвилин тому
Вільний для роботи вільний для роботи
на сервісі 6 років
Фрилансер Dmytro S. — Україна, Львів. Спеціалізація — AI та машинне навчання, Розробка ботів

Рейтинг

Успішних проєктів
Немає даний
Середня оцінка
Немає даний
Рейтинг
198
AI та машинне навчання
473 місце з 2885
Розробка ботів
723 місце з 1945

Рівень володіння мовами

Українська Українська: носій
English English: вище середнього

Резюме

AI/Python розробник. Фокус — інтеграції LLM-моделей у боти, RAG-системи над документами і агенти з multi-source пошуком.

 

Технічний стек:

 - Python, FastAPI, LangChain, LangGraph 

- LLM-провайдери: OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Groq 

- Vector DB: Qdrant, Chroma 

- БД: PostgreSQL, MongoDB, Redis 

- Інше: Docker, GitHub Actions, Playwright, pytest, Alembic 


Спеціалізація: 

- Telegram/Discord боти з підключенням до ChatGPT/Claude/Gemini 

- RAG-системи: пошук по ваших документах з посиланнями на джерела 

- AI-агенти на LangGraph з паралельним web/arXiv пошуком 

- Парсинг сайтів з AI-обробкою тексту 

- Дашборди для оцінки якості промптів і порівняння моделей 

- Vision-сценарії: розпізнавання фото з подальшими діями по результату 


GitHub: DmytroVrd

Навички та вміння

Програмування

Послуги

Портфоліо


  • Eval-Lab — Регресія промптів і моделей

    AI та машинне навчання
    Eval-Lab — Регресія промптів і моделей — приклад роботи портфоліо фрілансера в категорії AI та машинне навчання
    Веб-дашборд для регресійного тестування промптів і моделей. Прогін тестового набору через дві моделі/промпти — порівняння за 4 під-оцінками.

    Що цікаво технічно:
    — LLM-as-judge через 5 провайдерів (OpenRouter, Anthropic через tool-use, Gemini, Groq, mock)
    … — 4 під-оцінки кожного кейса: correctness, relevance, completeness, prompt_quality
    — Cap фінального скору при поганому промпті — не дає сильній моделі замаскувати поганий промпт
    — Per-provider throttle і retry з backoff + Retry-After
    — Mock-режим для запуску без API ключів (CI-friendly, $0)
    — Редакція секретів у логах

    Стек: FastAPI, async SQLAlchemy, Alembic, httpx, Pydantic, vanilla JS, Docker.

  • AI Research Agent на LangGraph

    AI та машинне навчання
    AI Research Agent на LangGraph — приклад роботи портфоліо фрілансера в категорії AI та машинне навчання
    Агент на LangGraph, що сам планує пошук, паралельно ходить у web і arXiv, синтезує відповідь з джерелами.

    Що цікаво технічно:
    — Паралельний fan-out/fan-in граф з reducer на tool_errors (граф не падає при збої провайдера)
    … — 4-провайдерний fallback пошуку: Tavily → SearchAPI → DuckDuckGo → Wikipedia
    — Source-grounded synthesis: відмовляється відповідати без джерел (анти-галюцинація)
    — PostgreSQL persistence з SQLAlchemy + Alembic (4 міграції)
    — Robust JSON-парсинг з code-fence stripping і regex fallback

    Стек: LangGraph, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic, OpenRouter, Tavily, BeautifulSoup, Docker.

  • AI Radar — RAG Research Assistant

    Розробка ботів
    AI Radar — RAG Research Assistant — приклад роботи портфоліо фрілансера в категорії Розробка ботів
    RAG-бот, що збирає AI-новини з 7 джерел і відповідає на питання з посиланнями на джерела.

    Що цікаво технічно:
    — Гібридний пошук: BM25 + векторний пошук Qdrant, злиті через Reciprocal Rank Fusion, плюс cross-encoder reranker
    … — RAGAS-оцінка якості відповідей (faithfulness, answer_relevancy)
    — Авто-індексація через APScheduler кожні 6 годин
    — Telegram-бот як тонкий httpx-клієнт до FastAPI

    Стек: Python, FastAPI, LangChain, Qdrant, rank_bm25, sentence-transformers, aiogram, APScheduler, Docker, GitHub Actions.