Проектирую высоконагруженные Event-Driven системы и low-latency пайплайны. Специализируюсь на создании автономных AI-агентов, интеграции векторных баз данных (RAG) и глубоком встраивании LLM в real-time стриминговые среды.

Посмотреть GitHub Изучить архитектуру
Twitch TikTok YouTube

Инженерный профиль

Разрабатываю распределённые программные комплексы на стыке Game State Integration (GSI), баз данных и локальных нейросетевых моделей. Основной фокус направлен на архитектуру отказоустойчивых систем с нулевой задержкой (zero-latency pipelines) для обработки телеметрии, формирования долгосрочной памяти ИИ и генерации мультимедийного контента в реальном времени.

Жёстко придерживаюсь принципов чистого кода, строгой типизации и Single Source of Truth (SSOT). Обладаю глубокой экспертизой в построении мостов между ML-моделями, виртуальными аватарами и конечным пользователем через асинхронные микросервисы, WebSocket-шины и высокопроизводительные аудио-трансиверы.

Architecture Event-Driven & Microservices
Real-Time Zero-Latency AI Streaming

Технологический стек

AI & Audio Engineering

Local LLMs RAG (pgvector) Fish Speech TTS C# / .NET 8 (NAudio) Raw PCM Routing Semantic Chunking

Backend & Systems

Python 3.12 AsyncIO FastAPI / aiohttp SQLAlchemy 2.0 PostgreSQL Redis

Infrastructure & Ops

Docker & Compose Zero Trust Security Cloudflare Edge Elastic Stack Nginx / TLS 1.3 IaC (Make/Ansible)

Integration & Real-time

WebSocket Bus Dota 2 GSI Parsing TwitchIO / EventSub VTube Studio API OBS WebSocket GraphQL

Системная архитектура

Autonomous AI Streaming Pipeline (Lyralei Core)

Status: Active Production

Полностью асинхронный пайплайн для автономного ИИ-агента, взаимодействующего со зрителями Twitch в прямом эфире. Архитектура объединяет LLM, RAG-систему, TTS-движки и VTube Studio для генерации контекстно-зависимых реакций.

  • Semantic Streaming & PCM Routing: Интеллектуальный парсинг токенов. Потоковая передача сырого PCM-аудио через микросервис на C# напрямую в виртуальные кабели.
  • Dynamic Avatar Control: Прямая интеграция с VTube Studio. Синхронное переключение эмоций и лицевых анимаций 2D-аватара на основе семантического анализа.
  • Deep GSI Hub: Асинхронный парсинг GSI-пакетов Dota 2. Анализ микро-событий для триггера уникальных ответов.
  • Long-term Vector Memory: Внедрение памяти на базе PostgreSQL (pgvector). Сохранение истории для генерации персонализированного контента.
Python 3.12 SQLAlchemy 2.0 TwitchIO pgvector Raw PCM GSI

Distributed Matchmaking Core

Status: Architecture Finalized

Высокодоступная распределённая система организации матчей, спроектированная по принципам Stateless Architecture. Контроль состояния вынесён в централизованный узел.

  • Distributed State Management: Использование атомарных транзакций для предотвращения Race Conditions при шардировании лобби.
  • Self-Healing Infrastructure: Реализация фоновых воркеров для автоматической резолюции дедлоков и очистки сиротских сессий.
  • Algorithm Engineering: Кастомный балансировщик с эвристической оценкой скрытого пула метрик и учётом ролевой синергии.
Python 3.12 MongoDB Distributed Systems Algorithmic Balancing

Cloud Infrastructure & Edge Security

Status: Production HA

Проектирование и эксплуатация независимой облачной инфраструктуры. Архитектура построена по принципам Zero Trust для безопасного деплоя ML-моделей и потоковых сервисов.

  • Strict Containment: Изоляция AI-моделей и баз данных в закрытых сетях Docker. Унифицированное управление деплоем.
  • Edge Defense: Интеграция Cloudflare и Nginx. Защита от L7-атак, обфускация топологии сети и валидация WebSocket-соединений.
  • Real-time Observability: Стек ELK для глубокого мониторинга бизнес-метрик, задержек генерации и системных логов.
Docker Stack Nginx Cloudflare WAF Elastic Stack Zero Trust

Связь & Контакты

Открыт к обсуждению сложных архитектурных решений, проектирования высоконагруженных систем и нестандартных инженерных задач в области AI и потоковой передачи данных.

Discord: @azverin7 Telegram GitHub
YouTube TikTok Twitch