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

Nazar S.

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

Україна Житомир, Україна
8 днів 1 година тому
Трохи зайнятий трохи зайнятий
зроблено 1 ставку
на сервісі 9 днів 3 години
Фрилансер Nazar S. — Україна, Житомир. Спеціалізація — AI та машинне навчання, Javascript та Typescript

Рейтинг

Успішних проєктів
Немає даний
Середня оцінка
Немає даний
Рейтинг
291
AI та машинне навчання
216 місце з 2888
Javascript та Typescript
765 місце з 3484

Рівень володіння мовами

Українська Українська: носій
English English: просунутий

Резюме

Fullstack developer та AI engineer. Розробляю вебзастосунки, API, адмін-панелі, чат-ботів, AI-інтеграції та автоматизації.

Можу створити продукт з нуля, доопрацювати існуючий проєкт, виправити баги, оптимізувати логіку або додати новий функціонал. Працюю з React, Next.js, Node.js, TypeScript, базами даних та AI-інструментами.

Відповідально ставлюся до роботи, швидко входжу в проєкти та фокусуюся на якісному результаті для клієнта.

Навички та вміння

Програмування

Портфоліо


  • CIBUS - онлайн-магазин для замовлення продуктів

    AI та машинне навчання
    Розробляю з нуля стартап CIBUS - онлайн-магазин для замовлення продуктів та управління продажами. Проєкт включає клієнтську частину, адмін-панель, backend-логіку, роботу з товарами, категоріями, кошиком, замовленнями, авторизацією та бізнес-логікою платформи.

    У межах проєкту працюю як fullstack developer: реалізовую frontend, API, інтеграцію з базою даних, валідацію форм, обробку замовлень, адмін-функціонал, виправлення багів і технічну оптимізацію продукту. Також займаюся покращенням структури коду, оновленням залежностей, налаштуванням Docker-середовища та підготовкою проєкту до стабільної роботи.

    … Технології: Next.js, React, TypeScript, Node.js, PostgreSQL, Docker, pnpm, Git, REST API.

  • RAG-система для семантичного пошуку по вебдокументах

    AI та машинне навчання
    Розробка RAG-системи для семантичного пошуку, аналізу та обробки великої кількості вебдокументів за допомогою LLM.

    У межах проєкту була реалізована backend-логіка для індексації документів, роботи з embeddings, chunk-level search, vector search та генерації структурованих відповідей на основі релевантних джерел. Система дозволяє знаходити потрібну інформацію в базі документів і повертати відповідь із прив’язкою до контексту.

    … Працював з API endpoints, синхронізацією embeddings, обробкою документів, retry logic, queue-based update tracking та API key authentication. Використовував Flask, PostgreSQL, pgvector, Docker, OpenAI / Azure OpenAI embeddings та pytest.

Активність

  Останні ставки 1
«Автоматизація / Чат-боти» «Налаштування CRM»
5000 UAH