ОПЫТ РАБОТЫ

Charter Communications ― Инженер систем III
Авг 2025 – настоящее время
Офлайн

Разработка надёжной, безопасной и масштабируемой стриминговой инфраструктуры в команде Video Delivery.

Bild AI ― Инженер по машинному обучению (контракт)
Май 2025 – июнь 2025
Удалённо

Улучшил внутренний конвейер извлечения таблиц Bild AI, повысив точность заголовков на ~15 %, точность на уровне ячеек на ~12 % и точность обнаружения таблиц на ~10 % посредством непрерывного бенчмаркинга и доработок на реальных архитектурных PDF.
Спроектировал и создал модульную Python-структуру для бенчмаркинга извлечения таблиц с использованием нескольких API-решений и собственных инструментов Bild, обеспечив воспроизводимую оценку и быструю итерацию.
Самостоятельно реализовал основную логику сопоставления таблиц, вычисления точности заголовков (нечёткое сравнение строк) и точности на уровне ячеек (последовательное выравнивание), выявляя крайние случаи и направляя разработку алгоритмов.
Автоматизировал весь конвейер оценки, включая загрузку PDF из облака, сравнение с эталоном, ведение логов метрик и генерацию отчётов (CSV, JSON, Google Sheets) для масштабируемого бенчмаркинга.
Поставил CLI-инструмент для запуска и сравнения извлечений у разных поставщиков, ускорив регрессионное тестирование и сократив время ручного контроля качества.
Сделал более 160 коммитов и внёс изменения в более чем 520 000 строк кода, продемонстрировав полный цикл ответственности за стек оценки и инструментов.

eBay ― Инженер-программист
Май 2021 – дек 2024
Удалённо

Улучшил проект Storage Management System (STMS), доведя приём до 1,5+ млн метрик в минуту. Учитываются 70+ массивов, 60+ коммутаторов, 1100+ хостов, 900+ групп дисков и 200+ кластеров в 3 дата-центрах eBay.
Управлял и развёртывал более 45 сервисов в 3 регионах на облачной платформе eBay Tess.IO, обеспечивая высокую доступность с резервированием для STMS.
Разрабатывал и поддерживал микросервисы для обработки аппаратных метрик, обеспечивая операции CRUD и предоставляя данные в реальном времени другим внутренним сервисам eBay. Использовал JavaScript, Node.js, Express.js, Python, Flask, Mongoose, Postgres и Sequelize для создания эффективных RESTful API.
Возглавил миграцию с MongoDB на Postgres для всех микросервисов STMS, преобразовав 36 коллекций в 74 таблицы и интегрировав ORM Sequelize и пользовательское промежуточное ПО для бесшовного перехода.
Вёл и улучшал сервисы мониторинга логов для массивов Hitachi и коммутаторов Brocade, обеспечивая своевременные оповещения команде хранения через email, Slack или PagerDuty с помощью Python и Rsyslog.
Использовал Docker, внутренний реестр контейнеров eBay и Kubernetes для оптимизации контейнеризации, развёртывания и управления микросервисами, обеспечивая масштабируемость и высокую доступность STMS.
Создал критически важный бэкенд-сервис для платформы Software Defined Storage (SDS) eBay, централизовавший данные для 35 000+ томов, ставший основным источником данных для управления томами и поддерживающий 780+ пользователей платформы.
Руководил межфункциональными инициативами между командами STMS, SSI и EOS, продвигая технические улучшения и предоставляя надёжные масштабируемые бэкенд-решения для упрощения операций хранения и повышения видимости данных.
Разработал Restify, фреймворк бэкенда на Express.js, переходящий от Mongoose/MongoDB к Sequelize/Postgres. Вдохновлён Express-Restify-Mongoose, специализируется на запросах GET, предлагая расширенные возможности выборки: сортировка, выборка полей, ограничение, исключение дубликатов и включение. Также включает преобразователь JSON в запросы Sequelize.
Создал функцию JavaScript findOneAndUpdate() специально для Postgres, вдохновлённую одноимённой функцией Mongoose и использующую Sequelize. Функция оптимизирована для реляционных БД с эффективной обработкой столбцов, связей «один к одному» и «один ко многим», минимизируя обращения к базе данных путём обновления только необходимых полей.
Разработал эффективный и точный нативный JavaScript-пакет для глубинного сравнения свойств объектов как простых, так и сложных вложенных структур «ключ-значение».

Hitachi Vantara ― Технический консультант
Май 2021 – дек 2024
Удалённо

Работал на полной ставке как контрактный инженер-программист в eBay.
Разрабатывал и поддерживал инструменты автоматизации инфраструктуры, действующие как уровни абстракции для программного обеспечения, предназначенные для автоматизированного предоставления, настройки и управления проприетарной облачной инфраструктурой eBay, созданной и эволюционировавшей десятилетиями с момента основания компании и поддерживающей все основные бизнес-предложения без привлечения сторонних облаков, таких как AWS и Azure.
Поддерживал и решал проблемы с продуктами Hitachi, используемыми eBay, обеспечивая бесперебойную работу и минимальное время простоя.

Osgil Defense ― Основатель
Май 2024 – окт 2024
Удалённо

Привлёк 145 000 $ предпосевного финансирования через акселератор Forum Ventures при оценке 1,93 млн $.
Создал и запустил TARS — инструмент кибербезопасности с ИИ для автоматизированной оценки угроз и пентестов, получивший 300+ звёзд и 40+ форков на GitHub.
Разработал PAX — Python-фреймворк для оценки надёжности ИИ, снижающий галлюцинации с помощью саморефлексии, вероятностного прогнозирования и наблюдаемой согласованности.
Руководил ранним этапом технической разработки, управляя командами для достижения вех, создания основной технологии и формирования первоначального веб-присутствия компании для привлечения и роста.

Anarchy (YC W23) ― Инженер-стажёр (неполная занятость)
Ноя 2023 – янв 2024
Удалённо

Занял первое место на хакатоне Anarchy в октябре 2023 года с проектом InsightRed — инструментом маркетинга в Reddit с интеграцией GPT-4 и Pinecone, что привело к моему найму.
Разработал усовершенствованную систему аутентификации API-ключей для проекта Anarchy Chat.dev, готовую к будущей интеграции, с односторонним хешированием, поддержкой множества ключей для одной учётной записи и эффективной проверкой через контрольную сумму и кэширование для минимизации запросов к базе данных.
Создал llm-speed-benchmark — инструмент для оценки производительности открытых LLM-моделей; измеряет токены в секунду, использование GPU, CPU и памяти, а также время выполнения, получив 17+ звёзд и 4+ форка.

Colorado School of Mines ― Научный ассистент
Фев 2021 – сен 2021
Голден, штат Колорадо

Стипендиат программы Undergraduate Research в лаборатории Human-Centered Robotics под руководством доктора Хао Чжана.
Улучшил функциональность наземных роботов с треугольными омни-колёсами Tritons с помощью Python и ROS, обеспечив точное и эффективное движение, точное вращение, одновременное управление и 4-кратное увеличение общей скорости перемещения.
Реализовал системы пропорциональной обратной связи с использованием камер Optitrack и ROS, позволив роботам Triton точно достигать заданных координат в реальном мире с допуском +/- 0,05 м в области 2 × 2 м.
Перенёс всю документацию из Google Drive и Microsoft 365 в GitLab, конвертировав файлы в формат Markdown и упростив доступ и совместную работу в лаборатории HCR.
Наставлял школьницу, обучая её основам программирования и робототехники, и руководил разработкой ROS-узла для управления цветом светодиодов на роботе Triton.

Namasté Solar ― Стажёр
Сен 2017 – май 2018
Денвер, штат Колорадо

Разработал инструмент Excel на VBA для анализа денежного потока компании и производительности сотрудников.
Работал над проектированием оптимального расположения солнечных панелей на планах домов в AutoCAD.

Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) ― Стажёр
Июн 2017 – июль 2017
Денвер, штат Колорадо

Работал с командой Science on a Sphere (SOSx) NOAA.
Разработал интерактивный образовательный контент о миссии «Аполлон-11» для SOSx, используя программное обеспечение Tour Builder NOAA.

Erols Tailoring ― Обслуживание клиентов
Сен 2008 – май 2018
Денвер, штат Колорадо

Предоставлял превосходное обслуживание клиентов в рамках семейного бизнеса: встречал, помогал и принимал платежи от клиентов.
Поддерживал чистое и организованное рабочее пространство, управлял подогнанной одеждой клиентов и обеспечивал презентабельный вид магазина.
Быстро отвечал на запросы клиентов и заказы по телефону, предоставляя точную и полезную информацию.
Внёс вклад в успех бизнеса в свободное время после школы, по выходным и в праздники.

Denver Country Club ― Обслуживание теннисных кортов
Июн 2015 – авг 2015
Денвер, штат Колорадо

Убирал крытые и открытые теннисные корты с твёрдым, синтетическим и гравийным покрытиями.
Использовал следующие инструменты: гольф-кары, воздуходувки, ракели для кортов и гравийные грабли.

НАГРАДЫ И ДОСТИЖЕНИЯ

8090 Top Coder Challenge ― 7-е место
Июнь 2025

Занял 7-е место из 425 инженеров в 8-часовом соревновании, посвящённом обратному инжинирингу устаревшей «чёрной коробки».
Разработал решение, объединяющее классические методы машинного обучения с эвристиками, чтобы воспроизвести 60-летнюю систему возмещения командировочных расходов.
Достиг высокой точности воспроизведения поведения системы, используя только исторические данные и интервью с сотрудниками.

Национальный хакатон по безопасности ― Победитель специального приза
Апрель 2025 г.

Получил специальный приз в 5 000 $ на втором Национальном хакатоне по безопасности Cerebral Valley в Сан-Франциско.
Руководил разработкой Guardian Grid — инструмента для экстренной эвакуации в «умном» городе, координирующего безопасные маршруты во время катастроф.
Успешно выполнил специальное задание по кибербезопасности для Code Metal, продемонстрировав продвинутые навыки проникновения в системы.

Хакатон Anarchy ― 1-е место
Октябрь 2023 г.

Завоевал первое место с InsightRed — маркетинговым инструментом для Reddit, интегрирующим GPT-4 и Pinecone.
Создал систему для выявления потенциальных клиентов путём анализа комментариев на Reddit.
Победа привела к получению должности инженера-стажёра на неполный рабочий день в компании Anarchy.

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ

Языки: Python, JavaScript, Bash Script, Rust, Go, Java, C++, и C
Базы данных: Postgres, MySQL, SQLite, Pgvector, Pinecone, MongoDB, и Amazon RDS
Разработка: Node.js, Express.js, Flask, FastAPI, Sequelize, Streamlit, Mongoose, Langchain, BeautifulSoup4, Selenium, Axios, yt-dlp, ffmpeg, ffprobe, Next.js, Three.js, pdf.js, Playwright, Hugo, Framer, Tailwind и Mermaid
Облако: Docker, Podman, Kubernetes, Tess.IO (облачная платформа eBay), Supabase, Vercel, Nginx, Ansible, AWS EC2, AWS S3, AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Streams, Google Cloud, Google Workspaces и RunPod
Инструменты: Git, GitHub, GitLab, VSCode, Helix Editor, Vim, ChatGPT, Claude, Perplexity, V0, Cha, Ch, Apollo, Postman, Jira, Slack, Discord, Ollama, tmux, DocuSign, Google Analytics, PostHog, Apollo.io, Hunter.io и LinkedIn Navigator
API: OpenAI, Anthropic, Cohere, Groq, Travily, Brave, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, AWS Bedrock, Together AI, Twilio, Mapbox Geocoding и Textbelt
Модели: gpt-5, gpt-5-mini, gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1-mini, gpt-4.1, o3, gpt-4o-search-preview, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b, claude opus 4.5, claude sonnet 4.5, claude haiku 4.5, claude opus 4.1, claude opus 4, claude sonnet 4, claude 3.5 sonnet, gemini-3-pro, gemini 2.5 pro, gemini 2.5 flash, grok-4-fast-reasoning, grok-4-fast-non-reasoning, grok-3, grok-4-0709, deepseek r1, qwen3, llama2, llama3, whisper, dall-e-3, dall-e-2, gemma3 и Banana Nano
ИИ и агенты: Cursor IDE, Windsurf IDE, Claude Code CLI, Gemini CLI, Kiro CLI, Exa Websets AI и MCP Servers

ОБРАЗОВАНИЕ

Школа горного дела Колорадо
Степень бакалавра наук в области компьютерных наук
Специализация: робототехника и интеллектуальные системы
Авг 2018 – Май 2022
Голден, Колорадо

Старшая школа Denver East
Аттестат о среднем образовании
Авг 2014 – Май 2018
Денвер, Колорадо

СТОРОННИЕ ПРОЕКТЫ

Guardian Grid

Создал инструмент для экстренной эвакуации в «умном» городе, который помогает сообществам быстро и безопасно реагировать на крупные катастрофы.
Разработал систему, позволяющую городским администраторам отмечать опасные зоны и определять безопасные зоны на интерактивной карте.
Реализовал продвинутые алгоритмы поиска путей для создания и передачи жителям самых безопасных маршрутов эвакуации.
Создал веб-портал, который, используя текущее местоположение, отображает маршруты с учётом опасностей и интеграцией с Google Maps.
Спроектировал это решение во время Национального хакатона по безопасности 2025 г., получив специальный приз за инновационный подход.

PAX (Проактивный агент примерной надёжности)

Разработал исследовательского агента и фреймворк для измерения и повышения надёжности ответов LLM.
Реализовал системные подходы к принудительному указанию источников, вероятностной оценке уверенности и отслеживанию согласованности.
Создал систему самооценки с использованием нескольких LLM для рецензирования и валидации ответов.
Создан как развитие TARS для решения фундаментальных проблем доверия и надёжности ИИ.

Cha

Разработал открытый CLI-инструмент, упрощающий взаимодействие с ИИ-моделями и позволяющий эффективно работать с мощными языковыми моделями прямо из терминала.
Реализовал мультиплатформенную поддержку ИИ с OpenAI-совместимыми API, позволяя пользователям без проблем переключаться между различными провайдерами ИИ.
Создал широкий набор возможностей, включая веб-скрейпинг (YouTube, PDF, общий веб-контент), поисковик ответов, похожий на Perplexity AI, интерактивную генерацию кода с проверкой и управление историей чатов.
Добавил расширенные функции, такие как оценка количества токенов, поддержка типов файлов (PDF, DOCX, XLSX, изображения), встроенный доступ к оболочке и локальные параметры конфигурации для повышения эффективности рабочего процесса.
Получил более 64 звёзд и 6 форков на GitHub, что демонстрирует его ценность для сообщества разработчиков.

Разработал лёгкий CLI-инструмент на Go, обеспечивающий запуск в 10 раз быстрее, чем его предшественник Cha, при сохранении основной функциональности.
Реализовал поддержку OpenAI, Groq, DeepSeek, Anthropic, XAI, Together, Google Gemini, Mistral AI, Amazon Bedrock и Ollama на нескольких платформах с бесшовным переключением.
Реализовал продвинутые функции, включая интерактивный и прямой режимы, Unix-конвейеры, умную работу с файлами (PDF, документы Word, таблицы, изображения с OCR) и продолжение сессий.
Реализовал веб-скрейпинг, интеграцию веб-поиска через Brave Search API и поддержку буфера обмена в macOS, Linux, Android/Termux и Windows.
Получил более 10 звёзд и 1 форк на GitHub, что свидетельствует о быстром принятии сообществом разработчиков.

DocuInsight

Решает проблему «ловушки соглашений», обеспечивая полное понимание деталей контракта обеими сторонами для повышения прозрачности и снижения юридических споров.
Разработал ИИ-платформу, упрощающую юридические контракты путём выделения ключевых пунктов и их перевода на простой английский язык с бесшовной интеграцией DocuSign для электронных подписей.
Использовал передовые модели OpenAI: gpt-4o-mini для эффективного извлечения JSON и o1-preview для комплексного анализа документов, чтобы генерировать инсайты и резюме.
Создал бэкенд на Python с размещённой в Supabase базой PostgreSQL и фронтенд на Next.js, развернув их на экземпляре Linode для надёжной и масштабируемой работы.
Интегрировал API Resend для эффективных email-уведомлений, улучшив взаимодействие с пользователем и рабочие процессы управления контрактами.
Создан для участия в DocuSign Hackathon: Unlocked с подробной заявкой на Devpost, направленной на раскрытие инноваций в соглашениях и устранение неэффективности управления контрактами с помощью ИИ.

Notify Cyber

Разработал и запустил Notify Cyber — платформу, агрегирующую последние новости кибербезопасности, которая достигла более 17 000 посетителей и 43 000 просмотров страниц.
Получил более 65 000 просмотров на Reddit с коэффициентом одобрения 96 % благодаря бесплатной маркетинговой кампании, увеличив список ожидания новых функций на 160+.
Разработал и внедрил базу данных Postgres на Supabase, автоматизировав курирование контента с помощью веб-скрейпинга и суммаризации, используя модель OpenAI gpt-4o-mini.
Оптимизировал операции, снизив ежемесячные расходы до всего лишь 1,85 $, включая базу данных, API и хостинг.
Создал веб-скрейпер на Python для извлечения и обработки веб-статей, используя API ChatGPT от OpenAI для суммаризации, обеспечив эффективное заполнение базы данных.
Спроектировал, развернул и управлял базой данных Postgres проекта, размещённой в облачном сервисе Supabase.
Сайт был официально запущен 1 июня 2023 г., но полностью открыт 5 октября 2025 г.; репозиторий доступен на GitHub, а статическая версия сайта размещена по тому же домену.

Система оценки угроз и реагирования (TARS)

Разработал инструмент на основе ИИ на Python и Shell-скриптах, предназначенный для автоматизации пентестов в сфере кибербезопасности.
Способствовал привлечению pre-seed инвестиций для Osgil Defense и собрал более 340 звёзд и 49 форков на GitHub.
Использует CrewAI, LangChain, модели GPT-4 от OpenAI, Docker и интегрирует инструменты Nettacker, Rustscan, Zed Attack Proxy (ZAP) и Nmap для комплексного анализа угроз, а также применяет Streamlit для пользовательского интерфейса.

Moving Pose

Участвовал в студенческом проекте из трёх человек, реализуя статью «The Moving Pose: An Efficient 3D Kinematics Descriptor for Low-Latency Action Recognition and Detection» докторов Занфира, Леордеану и Сминчищеску.
Настроил датчик Kinect Xbox 360 для получения данных скелета в реальном времени с использованием C++ и Kinect SDK v1.8.
Разработал пользовательский интерфейс с использованием Python, Tkinter и C++, адаптировав образец исходного кода из Kinect V1.8 ToolKit.

SVM на данных скелета

Разработал студенческий проект по прогнозированию человеческого поведения на Python, преобразовав набор данных MSR Daily Activity 3D в форматы RAD и HJPD и используя библиотеки pandas, matplotlib, scipy, numpy и libsvm.
Реализовал метод опорных векторов для классификации конкретных человеческих действий/активностей, достигнув точности в диапазоне от 62,5 % до 70,83 %.
Продемонстрировал выполнение проекта с успешными результатами, показав точные прогнозы человеческого поведения в указанном диапазоне точности.

Деятельность

Клуб робототехники Mines – команда AgBot
сент. 2018 – янв. 2020
Golden, CO

Работал над кодом для автономного сельскохозяйственного робота AgBot 2019, который использовал Python, C++ и ROS Kinetic Kame.
Разработал ROS-издатель для определения момента, когда робот достигает границы сельскохозяйственного поля. Код был написан на Python и использовал лидар робота.