Святослав К.
Рейтинг
Рівень володіння мовами
Резюме
Актуальне резюме
Я інженер з Data Science з 2 роками комерційного досвіду, спеціалізуюсь на обробці природної мови (NLP), великих мовних моделях (LLMs) та системах чат-ботів на основі ШІ. Маю практичний досвід у донавчані open-source моделей, побудові RAG-пайплайнів і розгортанні безпечних, масштабованих ML-застосунків на AWS. Мій стек включає LangChain, LangGraph, Hugging Face і FastAPI, а також ґрунтовні знання в роботі з базами даних та інструментами MLOps. Працюю на стику мови та даних, створюючи інтелектуальні системи, які є ефективними, захищеними та готовими до продакшну.
Технічні навички
Мови програмування
– Python
Бази даних (SQL та NoSQL)
– MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB
Операційні системи
– Windows, Linux
Інструменти та технології
Бібліотеки для роботи з даними та ML:
pandas, numpy, scipy, scikit-learn, tensorflow, keras, OpenCV, fuzzywuzzy, transformers, ScrapyNLP та LLM:
Hugging Face (PEFT, TRL, Trainer), LangChain, LangGraph, Ollama, OpenAI API (GPT-моделі, Batch API), NER, POS, семантична схожість, текстовий майнінг, LDA, Sequence-to-Sequence з AttentionMLOps та розгортання:
Docker, FastAPI, Streamlit, Celery, Flask, AWS (S3, EC2, Lambda, ECR, SageMaker, API Gateway, DocumentDB), GitHub, логуванняData Engineering:
ETL-пайплайни, Batch API, прогнозування часових рядів, статистичний аналіз, управління та обробка данихDev Tools:
Jupyter Notebook, PyCharm, VS Code, Jira, Confluence
Інше
Машинне навчання:
Контрольоване: KNN, лінійна/логістична регресія, SVM, дерева рішень, Random Forest, XGBoost, нейронні мережі
Неконтрольоване: K-means, DBSCAN, агломеративне кластеризування, PCA
Глибинне навчання:
CNN, RNN, Transformers, трансферне навчання, донавчання (у т.ч. LoRA на споживчих GPU)NLP і розробка з LLM:
Prompt Engineering, донавчання моделей LLaMA з використанням LoRA, створення кастомних агентів LangChain, тренування LLM із застосуванням принципів low-rank adaptationКомп’ютерний зір:
Класифікація зображень, виявлення об’єктів, розпізнавання зображень, OCR
Навички та вміння
Програмування
Послуги
Робота з текстами
Портфоліо
-
RAG-система для японської фінансової установи
AI та машинне навчання- Завдання: Розробити інтелектуальну систему аналізу фінансових звітів з нульовим рівнем галюцинацій для роботи зі складною японською документацією.
- Результат: Впроваджено "Gap Analysis" агента, який виявляє низьку впевненість у відповідях та перенаправляє запит експертам. Система повністю масштабована завдяки мікросервісній архітектурі на AWS.
- Технології: FastAPI, AWS Fargate, PostgreSQL (pgvector), Japanese NLP tokenization, LangChain.
-
Conversational AI: Персоналізований чат-бот (Persona Cloning)
AI та машинне навчання- Завдання: Створити AI-агента для Digital Media, здатного імітувати унікальний стиль спілкування автора (100% точність персони) для автоматизації чатів із фанами.
- Результат: Система підтримує 1000+ одночасних діалогів у реальному часі. Використання RAG та донавчання моделей забезпечило генерацію відповідей, які неможливо відрізнити від людських.
- Технології: Fine-tuning (Mistral), LangChain, LangGraph, AWS (SageMaker, Lambda, ECR), FastAPI.
-
LegalTech: Інтелектуальний скрапінг та структурування даних
AI та машинне навчання- Завдання: Побудувати систему автоматичного вилучення даних з неструктурованих профілів юристів та масштабований пайплайн для скрапінгу.
- Результат: Оптимізація асинхронних парсерів прискорила збір даних на 200%. Впровадження OpenAI Batch API дозволило знизити витрати на обробку тексту в 3 рази при збереженні високої точності.
- Технології: Python, Scrapy, Celery, OpenAI Batch API, Docker, MongoDB.
-
SQL Agent: Приватна аналітика бази даних (Text-to-SQL)
AI та машинне навчання- Завдання: Створити безпечну систему, яка дозволяє користувачам отримувати дані з PostgreSQL, ставлячи запитання природною мовою (без знання SQL).
- Результат: Реалізовано локальне рішення на базі відкритих моделей, що гарантує повну приватність даних. Інтуїтивний інтерфейс на Streamlit дозволяє нетехнічним спеціалістам самостійно формувати складні звіти.
- Технології: LangChain Agents, LangGraph, Ollama (Open Source LLMs), PostgreSQL, Streamlit, Docker.
-
Голосовий AI-агент для автоматизації продажів
AI та машинне навчання- Завдання: Автоматизувати кваліфікацію лідів за допомогою голосового AI з мінімальною затримкою.
- Результат: Досягнуто real-time затримки менше 0.5 мс. Операційні витрати знижено на 30%, а конверсія лідів зросла завдяки миттєвій обробці запитів.
- Технології: Twilio WebSockets, ElevenLabs (Voice Synthesis), OpenAI, FastAPI, AWS.
-
2000 UAH Дизайн
Дизайн сайтівДизайн для кондитера
-
3000 UAH Прототип Сайту для кондитера
Дизайн сайтівСайт для кондитера. Виконав за 3 дня.
Покупець задоволений
Відгуки та компліменти про виконані проєкти 4
27 квітня
8000 UAH
Етап 2: Масштабування та Автоматизація
Приємно співпрацювати
Дуже компетентний виконавець
![]()
30 січня
16 001 UAH
Етап 1: Прототип ядра
Чудовий виконавець
Якісно та відповідально виконує задачі
Приємно співпрацювати
![]()
21 липня 2025
13 000 UAH
1. Штучний інтелект Агент: система черги
Проєкт виконано згідно з ТЗ
![]()
| Персональний | Відгук у відповідь
5 липня 2025
12 000 UAH
Особистий проект
Проєкт виконано згідно з ТЗ
![]()
| Персональний | Відгук у відповідь
Активність
| Проєкти в роботі 1 | Бюджет | Додано | Терміни | Ставка | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Етап 3: Інтеграція (Telegram + Voice)
10 000 UAH
|
| Останні ставки 10 | Бюджет | Додано | Терміни | Ставка | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Система OCR
|
|||||
|
Етап 3: Інтеграція (Telegram + Voice)
10 000 UAH
|
|||||
|
Етап 2: Масштабування та Автоматизація
8000 UAH
|
|||||
|
Етап 2: Масштабування та Автоматизація
8000 UAH
|
|||||
|
Етап 1: Прототип ядра
16 001 UAH
|
|||||
|
Розробка AI-агента (RAG) для корпоративної бази знань
22 000 UAH
|
|||||
|
TheJob
|
|||||
|
Personal Project
7000 UAH
|
|||||
|
Модуль .
8000 UAH
|
|||||
|
1. Штучний інтелект Агент: система черги
13 000 UAH
|