Арсалан Рабданов занимается разработкой веб-сервисов, Telegram-ботов и решений на основе искусственного интеллекта для бизнеса, реализуя проекты от этапа технического задания до запуска на клиентском сервере. С 13-летним опытом в IT, он возглавляет небольшую команду и работает с финтех-компаниями и юридическими фирмами, создавая системы для учёта сделок, автоматизации проверки контрагентов, обработки документов и управления клиентскими данными. Его проекты включают CRM-системы, AI-ассистентов, интеграции с Bitrix24 и Google Таблицами, а также веб-приложения на Next.js и десктопные терминалы. Использует стек технологий: TypeScript, React, Node.js, PostgreSQL, Python, Docker и LLM-модели, в том числе локальные. Работает по принципу минимализма — предлагает простые решения, даёт чёткие оценки и передаёт код и доступы клиенту после завершения.

Портфолио

Навыки и технологии: TypeScript, PostgreSQL, Redis, Docker, REST API, языковые модели, распознавание речи, MODX, TDD, CI/CD.

Проекты и достижения: Кандидат разработал платформу для приёма и вывода криптовалютных платежей с высокой надёжностью и защитой от ошибок, что позволило избежать двойных зачислений и потери средств. Также был создан Telegram-бот для комплаенс-проверки контрагентов, который сократил время проверки с 20–40 минут до 1–3 минут, обеспечивая точность и прозрачность данных. В рамках проекта для юридической компании была реализована система автоматической записи встреч и составления протоколов, что значительно улучшило процесс управления задачами и снизило количество ошибок. Кроме того, кандидат провёл редизайн сайта клиники, что улучшило навигацию и упростило взаимодействие пользователей с ресурсом.

Достижения и признание: Все проекты работают в продакшене, обеспечивая реальную экономию времени и ресурсов для клиентов. В частности, бот для комплаенс-проверки показал рост точности найденных фактов с 15–17% до 47–48% по сравнению с аналогичными решениями, а система для юристов снизила количество ошибок в определении участников разговоров до нуля.

* создается нейросетью на основе портфолио, информации указанной пользователем о себе и отзывам от других пользователей

english version