● Спроектировал и внедрил production-grade экосистему агентов, использующую мультимодальные модели для обработки разнообразных рабочих процессов — от CRUD-операций на естественном языке до обработки контрактных данных, достигнув 85% уровня автономного выполнения задач. ● Создал генеративный аналитический движок (RAG) для системы поддержки принятия решений, синтезирующий количественные технические индикаторы с качественными выводами из документов для формирования стратегических отчетов уровня топ-менеджмента, сократив время ручного рыночного анализа на 90%. ● Разработал отказоустойчивую LLMOps-инфраструктуру на GCP Cloud Run с собственным шлюзом и гибридным векторным поиском, обеспечив независимость от провайдеров и снижение затрат на 30% за счет интеллектуальной маршрутизации и оптимизации токенов.

● Разработал высоконагруженные модели антифрода для страницы результатов поиска (SERP) с использованием CatBoost и эмбеддингов BERT, добившись сокращения мошеннического трафика на 15% при соблюдении строгих требований к задержке (<20 мс). ● Построил масштабируемые пайплайны инженерии признаков, обрабатывающие журналы кликов петабайтного масштаба (MapReduce/YQL); обнаружил критические паттерны поведения, повысившие точность модели на 6%. ● Обеспечивал надежность и наблюдаемость распределенных поисковых кластеров, значительно сократив время реакции на инциденты в продакшене.

● Разработал гибридную рекомендательную систему (на основе графовых нейронных сетей), добившись увеличения удержания пользователей на 12% за счет повышения релевантности предложений. ● Создал высокопроизводительные эндпоинты для инференса (FastAPI, Docker), обеспечивающие задержку менее 50 мс для 1000+ одновременных запросов на "голом" железе (bare-metal).