Senior Software Engineer & AI Architect. Проектирую высоконагруженные Event-Driven системы и low-latency пайплайны для потоковой обработки медиаданных. Специализируюсь на глубокой интеграции LLM и аудио-шлюзов в real-time среды.
Инженерный профиль
Разрабатываю распределённые программные комплексы на стыке Game State Integration (GSI) и локальных LLM. Основной фокус — архитектура отказоустойчивых систем с нулевой задержкой (zero-latency pipelines) для обработки телеметрии и генерации контента в реальном времени.
Строго придерживаюсь принципов SOLID, чистой архитектуры и Single Source of Truth (SSOT). Имею глубокую экспертизу в построении мостов между ML-моделями (Ollama, Hugging Face) и конечным пользователем через асинхронные микросервисы (Python/FastAPI) и высокопроизводительные аудио-трансиверы (C#/.NET). Оптимизирую критические узлы, избегая излишней абстракции там, где требуется прямой доступ к памяти и сокетам.
Технологический стек
AI & Audio Engineering
Backend & Systems
Infrastructure & Ops
Integration & Real-time
Системная архитектура и проекты
Autonomous AI Streaming Pipeline (Lyralei Core)
Полностью асинхронный пайплайн для автономного ИИ-агента, взаимодействующего с аудиторией в прямом эфире. Архитектура объединяет LLM, TTS-движки, RAG-систему и обработку игрового состояния для генерации контекстно-зависимых реакций без задержек.
- Semantic Streaming: Интеллектуальный парсинг токенов от локальной модели. Динамическое сегментирование фраз по смысловым блокам для немедленной генерации звука без ожидания полного ответа сети.
- Raw PCM Audio Engine: Высокопроизводительный микросервис на C# (.NET 8) с использованием NAudio. Принимает бинарный аудиопоток по WebSockets и маршрутизирует его в виртуальные аудиоинтерфейсы.
- Low-Latency GSI Hub: Асинхронная обработка GSI-пакетов (частота опроса 100мс). Идентификация ключевых игровых метрик для инициирования динамической смены контекста ИИ-агента.
- Vector Memory (RAG): Имплементация долгосрочной памяти на базе PostgreSQL (pgvector) для хранения и быстрого поиска релевантного семантического контекста.
Distributed Matchmaking Core
Высокодоступная распределённая система организации матчей, спроектированная по принципам Stateless Architecture. Контроль состояния вынесён в централизованный Single Source of Truth на базе MongoDB.
- Distributed State Management: Использование атомарных транзакций БД для предотвращения Race Conditions при шардировании лобби в условиях высококонкурентного доступа.
- Self-Healing Infrastructure: Реализация фоновых воркеров и Garbage Collector на базе TTL-индексов для автоматической резолюции дедлоков и очистки сиротских сессий.
- Algorithm Engineering: Кастомный балансировщик (Snake Draft) с эвристической оценкой скрытого пула метрик и учётом ролевой синергии.
- Ephemeral UX Pattern: Внедрение архитектуры на базе Interaction Tokens, радикально снижающей квоты обращений к внешним API.
Cloud Infrastructure & Edge Security
Проектирование и эксплуатация независимой облачной инфраструктуры. Архитектура построена по принципам Zero Trust и Attack Surface Reduction для безопасного деплоя ML-моделей и потоковых сервисов.
- Strict Containment: Изоляция AI-моделей, баз данных и аналитических нодов в закрытых сетях Docker. Унифицированное управление деплоем через IaC и Makefile для детерминированного развёртывания сред.
- Edge Defense: Интеграция Cloudflare и Nginx. Реализация агрессивного WAF, защита от L7-атак и обфускация топологии сети. Валидация всех входящих WebSocket-соединений и Webhook-пейлоадов.
- Real-time Observability: Стек ELK (Elasticsearch/Kibana) для глубокого мониторинга бизнес-метрик, задержек генерации и аномалий в системных логах.
- Resource Allocation: Балансировка вычислительной нагрузки на GPU/CPU в условиях ограничений облачного инстанса для поддержания стабильного TPS (Tokens Per Second).