Антон Кобченко

AI Systems & Product Engineer

Превращаю сложные процессы в работающие продукты: проектирую архитектуру, создаю интерфейсы и backend, внедряю AI и довожу систему до эксплуатации.

AI / LLM-системыПродуктовая архитектураFull-stack разработкаАгентные сценарии
1 · AI2 · WEB Full-stack3 · Архитектура и системы4 · Наука и исследованияLLMMLBackendБазы данныхFrontendАдминистрирование и DevOpsProduct designAI / LLM-системы: Проектирование LLM-функций как надёжных продуктовых систем с очередями, контрактами, сценариями и эксплуатацией.AI /LLM-системыАгентные сценарии: Многошаговые процессы, графы сценариев, инструменты и передача данных между шагами.АгентныесценарииИнструкции для моделей: Системные инструкции, вопросы, локальные правила, версионирование и воспроизводимые конфигурации.Инструкции длямоделейОтветы по схеме: Ответы по заданной схеме, парсинг и типизированные контракты между моделью и приложением.Ответы по схемеЛокальные LLM: Локальный инференс моделей с открытыми весами через llama.cpp и единый шлюз и контейнеризированных агентов.Локальные LLMПрикладное ML: Прикладные нейросети, кластеризация, рекомендации и подготовка исследовательских данных.Прикладное MLНейронные сети: От многослойной сети и обратного распространения ошибки в 2008–2009 годах до современных LLM-систем.Нейронные сетиPyTorch: Обучение и сравнение нейронных моделей на PyTorch: VAE для ритма печати и flow-модели траекторий.PyTorchГенеративные модели: Генерация новых временных последовательностей с VAE и normalizing flow; сравнение распределений, а не только функции потерь.ГенеративныемоделиКластеризация: Группировка эпизодов по характеру движения и контексту для анализа состава исследовательского корпуса.КластеризацияПодготовка ML-данных: Очистка открытых логов, сохранение происхождения данных и хвостов распределений, разбиения по людям и сессиям.ПодготовкаML-данныхОценка ML-моделей: Сравнение качества ML-моделей: контролируемые эксперименты, воспроизводимость и корректная интерпретация результатов.ОценкаML-моделейАлгоритмы рекомендаций: Рекомендационная логика для e-commerce и исследовательский вектор EO Blend.АлгоритмырекомендацийСерверная разработка: API, фоновые задачи, интеграции, хранение данных и эксплуатационно устойчивые сервисы.СервернаяразработкаPython: AI/backend сервисы, TensorFlow-прототипы, FastAPI и инфраструктурные инструменты.PythonFastAPI: Типизированные API на Python для современных продуктовых и исследовательских сервисов.FastAPIPHP / Laravel: Многолетняя full-stack и backend база: маркетплейсы, CRM и системы для сложных предметных областей.PHP / LaravelОчереди и обработчики: Фоновые вычисления, распределение нагрузки, повторные попытки и иерархии задач.Очереди иобработчикиKafka: Межсервисные события и собственный модуль интеграции в медицинской микросервисной платформе.KafkaPostgreSQL: Реляционные модели и сервисные данные в современных backend-системах.PostgreSQLMySQL: Долгосрочный опыт схем, SQL-запросов, CRM, маркетплейсов и миграций архивов.MySQLSQLite: Встраиваемая реляционная база для локальных и компактных прикладных сценариев.SQLiteMongoDB: Документная база данных и нереляционное моделирование прикладного состояния.MongoDBJS / TS: От jQuery и AngularJS до типизированных Vue/Nuxt-приложений и интерфейсов на основе данных.JS / TSVue / Nuxt: Продуктовые интерфейсы, панели управления, SSR, SEO и сложные интерактивные поверхности.Vue / NuxtSSR / SEO: Серверный рендеринг, поисковая структура и долгоживущий органический продуктовый контент.SSR / SEOИнтерактивные карты: Интерактивное отображение зон, маршрутов и пространственных ограничений в пользовательском интерфейсе.ИнтерактивныекартыLinux / SSH: Управление парком серверов, проверки состояния и сценарии установки и обновления.Linux / SSHNginx / балансировка: Шлюзы, распределение нагрузки между моделями и маршрутизация запросов.Nginx /балансировкаОркестрация: Управление серверами и контейнерами: повторяемые сценарии установки, обновления, развёртывания и проверки состояния.ОркестрацияDocker: Изолированные боты и агенты, воспроизводимое окружение и развёртывание сервисов.DockerCI/CD и Git автоматизация: Автоматизация сборки, обновлений и развёртывания через GitHub/GitLab.CI/CD и GitавтоматизацияНаблюдаемость: Панели управления, телеметрия, проверки состояния и наблюдение за выполнением задач.НаблюдаемостьБезопасность эксплуатации: Сбор и разбор системных событий: изменения пакетов и контейнеров, входы, системные события и логи для последующего агентного анализа.БезопасностьэксплуатацииИнтерфейсы и UX: Проектирование сложных форм, графовых редакторов, панели управления и коротких продуктовых сценариев.Интерфейсы и UXПродуктовая разработка: Исследование потребностей, UX, разработка, обратная связь, поддержка и развитие продукта через несколько поколений.ПродуктоваяразработкаПродуктовая архитектура: Связывание доменной модели, пользовательского пути и ограничений выполнения в одну систему.ПродуктоваяархитектураДоменное моделирование: Выделение сущностей, правил, состояний и границ доверия в сложных предметных областях.ДоменноемоделированиеГрафовые структуры: Структуры и модели графов для диалогов, LLM-сценариев, потоков задач и графов знаний.ГрафовыеструктурыМикросервисы: Выделение сервисов из монолита, межсервисное взаимодействие и явные контракты данных.МикросервисыСобытийная архитектура: Событийные интеграции, брокеры, независимые обработчики и устойчивые фоновые потоки backend-систем.СобытийнаяархитектураГеосервисы: Backend-сервисы геоклассификации, пространственных правил и геоданных: от согласования полётов до карты вызовов и перемещения скорой помощи.ГеосервисыПрикладные исследования: Быстрое освоение предметной области, проверка гипотез и перевод знаний в модели и продукты.ПрикладныеисследованияБелковые структуры: Исследование белковых доменов, пространственных карт контактов и структурных данных белков.БелковыеструктурыАроматические молекулы: Долгосрочное исследование эфирных масел, ароматических молекул, химических профилей, совместимости и данных с указанием источников.АроматическиемолекулыТерриториально-правовое регулирование: Исследование различий правового регулирования по территориям, компетенций органов и их влияния на порядок согласования полётов.Территориально-правовоерегулированиеОткрыть граф в полном размере ↗

Главный проект · 2025 — 2026

Платформа речевых технологий и AI-сценариев

Запись встреч, транскрибация и AI-обработка в одной системе. От ботов для конференций до собственных LLM-сценариев и локального инференса.

Архитектор и основной разработчик AI-подсистем

  • Три платформы конференций подключены к единому процессу записи и обработки.
  • Разные AI-задачи работают через общий движок и пул ресурсов.
  • Задачи, модели и серверы доступны для наблюдения из интерфейсов управления.

Продукты · системы · инфраструктура

Избранные проекты

Собственный продукт · 2025 — 2026

OverSSH — управление серверами

ПроектыХосты Скрипты → Flow
SSHЗапуск Управление
ЛогиСобытия Изменения пакетов
AI-анализРепозитории Рекомендации
Проекты объединяют хосты, скрипты и Flow. Оркестрация по SSH, мониторинг логов и агентный анализ с рекомендациями по безопасности. Оркестрация · Мониторинг · Проактивная безопасность

Хосты, скрипты и Flow объединены в проекты. Оркестрация по SSH, мониторинг логов, агентный анализ изменений и проактивная безопасность.

РольАвтор и разработчик
СтекLinux · SSH · Shell scripts · Docker
ИтогРазвёртывание, обновления и проверки сведены в повторяемые сценарии.
Коммерческий проект · 2023 — 2024

Голосовая AI-платформа

КонтактыБаза номеров Обзвон
AI-диалогСценарий GPT + голос
ОтборКвалификация По этапам
ПродажиSales call Сделка
Контакты проходят обзвон, сценарный GPT-диалог и квалификацию. Подходящие — на sales call, остальные — завершение диалога. Воронка и A/B-тесты сценариев. Конверсии по шагам · A/B сценариев

Обзвон базы номеров, сценарный диалог с GPT и квалификация контактов. Передача подходящих лидов в продажи, аналитика отсева по этапам и A/B-тестирование сценариев.

РольОсновной full-stack / AI-разработчик
СтекPython · GPT API · Cloud STT/TTS · Laravel
ИтогСоздана платформа с голосовым агентом, редактором сценариев, CRM-функциями и аналитикой.
Исследование · Октябрь 2026

Human Input: движения и печать

ДанныеПодготовка Сценарии
ПроверкаКачество Вариативность
ГенерацияДвижения Ритм печати
Готовый вводAPI Демонстрация
Генератор движений мыши и ритма печати с естественной вариативностью. Превращает цель и текст в готовую последовательность действий — с API и наглядной демонстрацией. Движения мыши · Ритм печати · EN / RU / Unicode

Генератор движений мыши и ритма печати с естественной вариативностью. Превращает цель и текст в готовую последовательность действий — с API и наглядной демонстрацией.

РольАвтор и разработчик
СтекPython · PyTorch · NumPy / SciPy · PyArrow
ИтогСоздан генератор движений мыши, ритма печати и готовых планов ввода с API.
Коммерческий проект · 2024

Микросервисы медицинской платформы

ПациентыКарточки Клиентские данные
ГеосервисВызовы и движение WebSocket
НастройкиОбщая конфигурация Для всех сервисов
Три выделенных сервиса: карточки пациентов, геосервис с WebSocket/Centrifugo и общие настройки. Межсервисный обмен Kafka и данные PostgreSQL. PHP · Kafka · PostgreSQL · Centrifugo

Карточки пациентов, общие настройки и геосервис вызовов и движения скорой помощи. Realtime-обновления карты через WebSocket/Centrifugo, межсервисный обмен через Kafka.

РольBackend-разработчик
СтекPHP · Kafka · PostgreSQL · Microservices
ИтогРеализованы сервисы пациентов, настроек и геоданных, а также общий модуль интеграции с Kafka.

От идеи до работающего решения

Другие проекты

Как читать шкалы

Два характерных акцента каждого проекта. Три деления показывают выраженность по описанию кейса; это качественная оценка автора.

  • Сложность: Локальные задачи → Связанные подсистемы → Сложная система и ограничения.
  • Креативность: Адаптация готовых решений → Собственный подход → Оригинальная модель или механика.
  • Исследование: Освоение инструментов → Исследование предметной области → Экспериментальная модель и проверка гипотез.
  • Интеграции: Одна внешняя система → Несколько систем или платформ → Многосторонний продуктовый процесс.
  • Ответственность: Отдельные функции → Сквозная разработка и выпуск → Продукт и бизнес целиком.

Как росла сложность задач

Профессиональный путь

  1. 2008 — 2012

    Математика, физика и программирование

    ФМШ при НГУ и физический факультет: сильная математическая база, алгоритмы и первые нейросетевые проекты.

  2. 2012 — 2018

    От игр к full-stack

    От C++ и мобильных игр к разработке web-продуктов целиком: интерфейсы, JavaScript, PHP, маркетплейс и сервис форм.

    Проект ↗Проект ↗Проект ↗Проект ↗
  3. 2018 — 2021

    Собственный продукт и бизнес

    Legal Drone: исследование рынка, геоданные, процессы согласования и работа с клиентом.

    Проект ↗
  4. 2021 — 2022

    Разработка в большой команде

    Сквозная работа над функциями международной платформы: дизайн, frontend, backend, QA и выпуск.

    Проект ↗
  5. 2023 — 2024

    Голосовые агенты и графы сценариев

    Полный цикл разработки AI-платформы с редактором диалогов, версиями и аналитикой.

    Проект ↗
  6. 2025 — 2026

    AI-системы и инфраструктура

    Запись встреч, общий движок LLM-задач, многошаговые сценарии и эксплуатация локальных моделей.

    Проект ↗

Обсудим ваш проект

AI-функции, новый продукт или развитие сложной системы — открыт к разговору.

Продукты, системы и идеи, доведённые до работающего кода.