Доступен для проектов Ростов-на-Дону · удалённо 7 лет в разработке

Строю AI-продукты и торговые системы под ключ

Full-stack разработчик и алготрейдер. Делаю то, что обычно ломается на стыке дисциплин: LLM-агентов, которые реально работают в продакшене; торговые системы с честными бэктестами; приложения от базы данных до мобильного клиента. Веду проект от постановки задачи до задеплоенного сервиса, который не падает ночью.

Обсудить задачу →
23
мира в игровом AI-движке
20+
AI-агентов в оркестраторе
7×
экономия на токенах LLM
3
GPU в локальном инференсе
Что я делаю

Четыре направления, в которых я силён

Не «умею всё понемногу», а четыре области, где доводил проекты до продакшена и упирался в реальные ограничения.

🤖

AI-продукты и LLM-агенты

Мультиагентные системы, оркестрация, tool-calling, RAG, собственные роутеры к LLM-провайдерам. Считаю стоимость токенов и latency до того, как это станет проблемой. Гоняю модели бенчмарками, а не выбираю по названию.

📈

Алготрейдинг и quant

Стратегии от гипотезы до live-исполнения. Бэктесты без подглядывания в будущее, управление риском, портфельная теория, работа с макро-циклами. Временные ряды, feature engineering, XGBoost и нейросети там, где они дают edge.

⚙️

Backend и инфраструктура

FastAPI, async Python, PostgreSQL и SQLite, WebSocket, Docker, nginx, systemd, reverse-туннели. Разворачиваю на VPS так, чтобы сервис переживал перезагрузку и не требовал ручного вмешательства.

📱

Продукт целиком

Flutter-клиенты под Android и Web, админ-панели, платежи, авторизация, аналитика. Могу быть единственным разработчиком продукта — от схемы БД до магазина приложений.

Как я работаю

Процесс, который снимает сюрпризы

Прозрачные этапы и понятные критерии готовности. Ты всегда знаешь, на какой стадии проект и что будет дальше.

01

Разбор задачи и ограничений

Выясняю цель, бюджет, сроки и технические рамки. На этом этапе часто выясняется, что задача решается втрое дешевле — или что её вообще не стоит решать так, как задумано.

02

Архитектура и оценка

Предлагаю решение со схемой, стеком и разбивкой на этапы. Фиксирую, что входит в объём, а что нет. Оценка — в часах и деньгах, без «потом посмотрим».

03

Разработка спринтами

Работаю итерациями, показываю результат в конце каждой. Промежуточные демо — чтобы курс можно было скорректировать до того, как переделка станет дорогой.

04

Деплой и передача

Разворачиваю на твоей инфраструктуре, настраиваю мониторинг и бэкапы. Передаю код с документацией. Не исчезаю после сдачи — сопровождение по договорённости.

Частые вопросы

Что обычно спрашивают до старта

Сколько стоит проект?
Зависит от объёма. Небольшая автоматизация или интеграция — от нескольких дней работы. Продукт с бэкендом, клиентом и админкой — от нескольких недель. После разбора задачи даю оценку в часах и деньгах, чтобы ты мог принять решение до начала.
Работаешь по фиксированной цене или по часам?
Оба варианта. Фикс — когда объём понятен и зафиксирован. По часам — когда задача исследовательская (например, подобрать модель или найти edge в стратегии) и заранее неизвестно, сколько итераций потребуется.
Что с поддержкой после сдачи?
Передаю код, документацию и доступы. Дальше — по договорённости: разовые доработки, либо сопровождение с гарантированным временем реакции на инциденты.
Работаешь с чужим кодом?
Да. Аудит, рефакторинг, поиск узких мест, миграции, ускорение. Сначала разбираюсь, как система устроена на самом деле, потом меняю — иначе правки ломают то, что работало.
Как понять, что ты справишься?
Ниже — проекты, которые работают прямо сейчас. Игровой AI-движок с 23 мирами, мультиагентная платформа, сервис сбора лидов, собственный роутер к LLM-провайдерам. Можно открыть и потрогать.
Портфолио

Проекты, которые работают

Не учебные задания и не форки с GitHub. Всё ниже — системы, которые я спроектировал и довёл до продакшена. Часть доступна онлайн, часть развёрнута на собственных серверах.

Флагманские проекты

D&D AI Master

● В продакшене

Игровая AI-платформа: LLM в роли Мастера подземелий. 23 игровых мира — от классического фэнтези до киберпанка, космоса и постапокалипсиса. У каждого мира собственные расы, классы и лор. Система ведёт кампанию, помнит контекст сессии, считает броски кубиков, отслеживает инвентарь и золото, разрешает мультиплеер с очередностью ходов.

23 мира · 90+ классов · Flutter-клиент + Telegram Mini App
PythonFastAPI LLMFlutter DockerSQLite

Forge — оркестратор AI-агентов

● В продакшене

Мультиагентная платформа: 20 агентов распределяют задачи между собой и выполняют их параллельно. Собственный слой принятия решений решает, каких агентов привлекать под конкретный запрос, и отсекает слабые результаты до отдачи пользователю. Веб-интерфейс, REST API, Flutter-клиент.

20 агентов · 8 LLM-провайдеров · маршрутизация по задаче
FastAPIMulti-agent ReactFlutter Docker

NikaRouter — свой LLM-гейтвей

● В продакшене

OpenAI-совместимый роутер к LLM-провайдерам. Собирает разрозненные API и веб-чаты под один эндпоинт с единым форматом запроса. Умеет то, чего нет у публичных агрегаторов: подключение провайдера через браузерную автоматизацию, нормализация несовместимых схем запросов, автоматический откат на резервную модель.

Единый API · 6+ провайдеров · нормализация схем
PythonFastAPI PlaywrightLLM

Lead Parser — сбор лидов

● В продакшене

Сервис сбора контактов организаций из Яндекс и Google Maps. Собирает карточки по категории и региону, чистит дубликаты, приводит телефоны и адреса к единому виду, выгружает в таблицу. Веб-интерфейс с авторизацией, развёрнут на VPS за HTTPS.

Два источника · дедупликация · выгрузка в таблицы
PythonScraping FastAPInginx VPS
Инфраструктура и инструменты

То, что держит продукты на плаву

Продукт — это не только код. Это серверы, мониторинг, бэкапы и стоимость эксплуатации.

Локальный инференс LLM

● Работает

Собрал и настроил сервер локального запуска больших языковых моделей на трёх устаревших GPU. Подобрал конфигурации так, чтобы модели с 64K контекста работали на железе, которое формально для них не предназначено. Провёл замеры десятков моделей по скорости и качеству — выбор делается по цифрам.

3 GPU · 64K контекст · замеры по t/s и качеству
llama.cppCUDA PyTorchGGUF

Оптимизация стоимости LLM

● В продакшене

Провёл полный бенчмарк LLM-шлюза: 49 моделей, стоимость, скорость, поддержка инструментов, реальная работа кэша. Выяснил, что заявленный кэш не работает у половины моделей — и перестроил маршрутизацию под то, что подтверждено замерами. Итог: стоимость обработки запроса снижена почти в 7 раз без потери качества.

49 моделей · замеры кэша · −85% стоимости запроса
BenchmarkingLLM PythonCost analysis

Торговый стек

● Работает

Автоматизированная торговля: сбор данных, генерация сигналов, риск-менеджмент, исполнение, отчётность. Отдельный контур бэктестинга, где стратегия проверяется на исторических данных с учётом комиссий и проскальзывания, прежде чем попасть в реальный контур.

Бэктест → paper → live · контроль риска на каждом уровне
Pythonpandas XGBoostAPI

Мобильные приложения

● В разработке

Flutter-клиенты под Android и Web с полным циклом: авторизация с сохранением сессии, работа с бинарными данными, офлайн-режим, сборка релизных сборок. Плюс интеграция с AI-бэкендами и Telegram Mini Apps.

Android + Web · из одной кодовой базы
FlutterDart RESTWebSocket
Что можно заказать

Типовые задачи, которые я закрываю

🧠

AI-ассистент под задачу

Чат-бот или агент, который знает твою предметную область и реально экономит время: поддержка, продажи, внутренние процессы.

🔗

Интеграции и автоматизация

Связать сервисы, которые не дружат между собой. Убрать ручную работу: выгрузки, синхронизации, отчёты по расписанию.

📊

Торговые системы

Стратегия, бэктест, риск-менеджмент, подключение к брокеру. С честной оценкой ожидаемой доходности, а не обещаниями.

🕷️

Сбор и обработка данных

Парсинг каталогов, маркетплейсов, карт, прайсов. Чистка, дедупликация, приведение к структуре, регулярное обновление.

🛠️

Аудит и ускорение

Разобрать существующий код, найти узкие места и починить то, что тормозит или падает. Без переписывания всего с нуля.

🚀

MVP под ключ

Идея → работающий продукт: бэкенд, клиент, деплой, аналитика. Быстро проверить гипотезу на живых пользователях.

Стек

Инструменты, которыми я владею

Список не для галочки: каждый пункт использовался в проектах, которые работают в продакшене. То, что знаю поверхностно, здесь не указано.

⌨️ Языки

  • Python — основной язык, async, typing, оптимизация
  • Dart / Flutter — мобильные и веб-клиенты
  • JavaScript / TypeScript — фронтенд, скрипты автоматизации
  • SQL — схемы, сложные запросы, оптимизация
  • Bash — инфраструктурные скрипты, systemd

🧠 AI и ML

  • LLM-агенты, оркестрация, tool-calling, RAG
  • PyTorch, трансформеры, LSTM, обучение и инференс
  • Локальный инференс: llama.cpp, GGUF, квантование
  • Временные ряды, feature engineering, XGBoost
  • Бенчмаркинг моделей: стоимость, скорость, качество

⚙️ Backend

  • FastAPI, асинхронные сервисы, WebSocket
  • PostgreSQL, SQLite — проектирование и миграции
  • REST API, авторизация, JWT, платежи
  • Интеграции: брокеры, карты, маркетплейсы, мессенджеры
  • Парсинг и обработка данных, дедупликация

🐳 Инфраструктура

  • Docker, docker-compose, сборка образов
  • nginx — прокси, HTTPS, домены, редиректы
  • Linux, systemd, автозапуск сервисов
  • Reverse SSH-туннели, доступ к сервисам за NAT
  • Бэкапы, мониторинг, восстановление после сбоев

📈 Трейдинг и финансы

  • Разработка и бэктест торговых стратегий
  • Управление риском, размер позиции, просадки
  • Портфельная теория, корреляции, ребалансировка
  • Макроэкономика, циклы ставки, влияние на активы
  • Акции, крипта, Forex

📱 Клиенты и фронтенд

  • Flutter — Android, Web, единая кодовая база
  • Telegram Mini Apps, боты
  • React — админ-панели и интерфейсы
  • Адаптивная вёрстка, доступность
  • Сборка и публикация релизов
Принципы

Как я принимаю технические решения

📏

Цифры вместо мнений

Выбор модели, библиотеки или подхода — по замерам. «Кажется, быстрее» не аргумент. Бенчмарк, цена, latency, отказоустойчивость.

🔒

Сначала не сломать

Перед правками в работающей системе — бэкап и понимание зависимостей. Быстрый фикс, который роняет прод, обходится дороже месяца аккуратной работы.

🧩

Простота как решение

Меньше движущихся частей — меньше мест, где что-то отвалится. Добавляю сложность только когда она окупается.

📉

Считаю стоимость эксплуатации

Дешёвый запуск может съесть бюджет за месяц. Считаю не только разработку, но и сколько система стоит в содержании.

✅

Проверяю, а не верю

Утверждение без подтверждения — гипотеза. Живой запрос, лог, замер. Так находятся баги, которых «не может быть».

📚

Читаю документацию

Официальные доки и исходники вместо статей-пересказов. Экономит дни на отладке того, что описано в первой строке.

Связаться

Расскажи о задаче — оценю честно

Напиши в Telegram, что нужно сделать. Отвечу, реально ли это в твоих рамках, сколько займёт и сколько будет стоить. Если задача не моя — скажу прямо и по возможности подскажу, к кому пойти.

Свободен для новых проектов

Разработка, аудит, консультация по архитектуре или просто разбор идеи — пиши, договоримся.

@tanukihitokiri
Telegram@tanukihitokiri →
Формат работыУдалённо, по всему миру
Часовой поясМСК (UTC+3)
Время ответаОбычно в течение дня
Что написать в первом сообщении

Чтобы я сразу дал полезный ответ

01

Что нужно сделать

Опиши задачу своими словами. Не обязательно технически — важнее, какой результат нужен и какую проблему это решает.

02

Есть ли сроки

Жёсткий дедлайн или «когда будет готово». От этого зависит, какую архитектуру предложу и что войдёт в первую версию.

03

Бюджетный ориентир

Даже примерный. Позволяет предложить решение в твоих рамках, а не самое дорогое из возможных.

04

Что уже есть

Код, прототип, дизайн, описание — если что-то есть, пришли. Сэкономим время на старте.