Портфолио и кейсы фрилансеров по работе с ChatGPT

Роль: Solution Architect + Lead MVP Developer Задача: разработка архитектуры, ТЗ и MVP платформы 2FA доставки сообщений. Особенности: Multi-channel delivery (WA/TG/SMS) Intelligent fallback orchestration Enterprise security architecture Kubernetes deployment Multi-tenant CRM integration Результат: Production-ready MVP SLA 99.9% Масштабирование до high-load OTP delivery Проект принят заказчиком.

Рекламные ролики для Dota 2 с помощью ИИ

Задача: Руководителям и R&D-командам не хватает проверенной информации о реальных внедрениях GenAI. Ручной сбор кейсов из сотен источников трудоемок, а результаты часто неполны. Решение: Я спроектировал DeepSearch-agent — интеллектуальную систему для автоматизации сбора и анализа данных о внедрениях GenAI в бизнесе. Ключевые функции: Глубинный семантический поиск: Понимает контекст запроса, находит релевантные кейсы даже без точных ключевых слов. Многоэтапный анализ: Извлекает сущности (компания, отрасль, проблема, технологии, результат), сравнивает данные и формирует структурированный дайджест. Структурированная выгрузка: Итог — готовый отчет (JSON, таблица), а не просто список ссылок. Техническая реализация: Ядро системы: RAG-архитектура с векторными базами данных для семантического поиска. Обработка данных: Использование LLM (OpenAI API) для извлечения сущностей и генерации сводок, оптимизация промптов. Интеграция: Работа с разнородными источниками: новостные агрегаторы, блоги, GitHub. Итог для бизнеса: Система превращает хаос информации в стратегический актив: Сокращает время исследований с недель до часов. Дает объективную базу для принятия решений на основе рыночного опыта. Помогает понимать тренды и снижает риск упустить ключевые инсайты.

Задача: Автоматизировать ручной аудит планов аварийного восстановления (DRP) в крупной организации. Ручная проверка документов на соответствие регламентам — трудоемкий, медленный и подверженный ошибкам процесс. Решение: Я спроектировал архитектуру автономного AI-агента для комплексного анализа DRP-документов. Его ключевые функции: Извлечение и структурирование: Автоматический парсинг документов (PDF, Word, Excel) и извлечение ключевых параметров: RTO/RPO, ответственные лица, процедуры. Контроль соответствия: Проверка данных на полноту и соответствие внутренним политикам и стандартам. Анализ и отчетность: Выявление «узких мест» и противоречий, оценка зрелости плана. Формирование структурированного отчета с рекомендациями. Ключевые технологии: Архитектура: Проектирование конвейера обработки документов с использованием RAG-подхода. Обработка данных: Работа с неструктурированными документами, извлечение именованных сущностей (NER), семантический поиск. Интеграция: Архитектура позволяет интегрировать агента в существующую систему управления документами. Итог для бизнеса: Решение сокращает время аудита с часов/дней до минут, минимизирует риски ошибок и обеспечивает стандартизированный, объективный контроль. Это повышает устойчивость бизнеса, снижая операционные и репутационные риски.

Задача: Автоматизировать первичное взаимодействие с художниками на платформе — от знакомства до формирования индивидуальной маркетинговой стратегии и плана развития, без постоянного участия человека. Решение: Я спроектировал и реализовал production-архитектуру на основе мультиагентной системы (Supervisor на LangGraph). Несколько узкоспециализированных агентов взаимодействуют для выполнения сложного процесса: WelcomeAgent собирает контекст (опыт, стиль, цели). PortfolioAnalyzer анализирует работы. MarketingAgent разрабатывает стратегию. PlannerAgent создает пошаговый план. Consultant Agent консультирует пользователей. Router & MemoryManager управляет диалогом и маршрутизацией. Ключевые технологии и работа: Архитектура: Полноценная мультиагентная система на LangGraph с четким workflow. Проектирование: Прописал системные промпты и воркфлоу для каждого агента. Инструменты: Сформировал RAG-инструменты для работы с данными платформы. Итог: Полностью автоматизирован «холодный старт». Система вовлекает пользователя, проводит анализ и выдает персонализированный план, повышая конверсию и лояльность с первого касания.

Разработка буклета по тз заказчика