Роман НейроРезюме

Роман — fullstack-разработчик с опытом в веб-разработке, мобильных приложениях и AI-решениях. Он помогает бизнесу автоматизировать процессы, запускать цифровые продукты и интегрировать искусственный интеллект. В его портфолио более 20 реализованных проектов, включая интернет-магазины, CRM-системы, AI-агентов и мобильные приложения. Работа Романа охватывает все этапы: от создания технического задания до поддержки готового решения.

Отзывы

На основе предоставленных сообщений можно сделать следующий краткий отзыв о Романе:

Роман активно отвечает на предложения, но его ответы часто ограничиваются просьбой отправить техническое задание и контактную информацию для предоставления вариантов. Он обещает быструю и качественную работу, однако конкретные сроки и стоимость услуг не всегда уточняются. В некоторых случаях Роман предлагает отправить варианты на электронную почту, что может затруднить процесс коммуникации и контроль за выполнением проекта. Отсутствие подробного описания опыта и портфолио в его ответах может вызвать сомнения в профессионализме.

Портфолио

Навыки и технологии: Python, FastAPI, React, Docker, Kubernetes, PostgreSQL, Redis, AI и машинное обучение, NLP, микросервисы, WebSocket, MQTT, TensorRT, YOLOv8, WebRTC, Flutter, Kotlin, Jetpack Compose, CI/CD, OpenAPI, Anthropic Claude API, GPT-4.

Проекты и достижения: Кандидат разработал многофункциональные AI-системы, включая мульти-агентную RAG систему для корпоративного поиска, AI-агента продаж, и AI-чатбота для поддержки. Он создал мобильные и веб-приложения, такие как мессенджер и таск-менеджер, а также платформы для видеоконференций и управления логистикой. В проектах использованы передовые технологии, такие как YOLOv8 для компьютерного зрения и WebRTC для видеосвязи. Кандидат также реализовал сложные системы, такие как маркетплейс IT-услуг и CRM-систему с аналитикой.

Достижения и признание: Кандидат добился значительных улучшений в эффективности и производительности, включая рост конверсии с 3% до 24.5% в AI-системе продаж, сокращение времени инвентаризации с 8 часов до 15 минут на складе, и повышение точности ответов до 96.2% в RAG системе. Его проекты обеспечили экономию времени и ресурсов, такие как снижение расходов на поддержку на ₽2.1M в месяц и экономия на ручном контроле за счёт системы компьютерного зрения.

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

english version