Fedor Chishchin

Omic Inc · Удалённо (биотех из США)

Веду ИИ-разработку и реализацию автономных ИИ-систем для автоматизации научных исследований.

• ▸Владею архитектурой от и до: системный дизайн, паттерны оркестрации агентов, дизайн использования инструментов, управление памятью и состоянием, границы безопасности, компромиссы производительности — и затем веду реализацию, превращающую архитектуру в работающий софт.
• ▸Построил стандарты spec-driven разработки агентов, которые превращают written-спеку в работающего агента быстро и воспроизводимо. Методология сжимает разрыв между идеей и отгруженным агентом и является причиной той скорости, с которой мы движемся.
• ▸Построил фреймворк оценки: методологию измерения, охватывающую несколько публичных агентных бенчмарков (включая BixBench от FutureHouse) плюс собственные внутренние наборы сценариев — отложенный набор, который агент никогда не видит при разработке. Именно фреймворк, а не отдельный бенчмарк, говорит нам, что мы улучшаемся.
• ▸Построил кастомные MCP-серверы (Stdio, SSE, Streamable HTTP), связывающие LLM с проприетарными инструментами и безопасным исполнением. Спроектировал RAG-пайплайны над научными корпусами на PostgreSQL + pgvector. Обеспечил Clean Architecture, SOLID, DI и всестороннее тестирование — дирижируя Claude Code (Opus) как слоем реализации, оставляя за собой архитектуру и качество.

BOTTEC · WowCase · Contento · Независимо / Контракт

• ▸С нуля, как единственный инженер, собрал LLM-продукты уровня SaaS MVP: маркетплейс ИИ-консультаций (Telegram-бот + Flutter-приложение) и Contento (LLM-генератор сценариев с оркестрацией промптов) — дизайн, реализация, интеграция, релиз. Отдельно, по контракту, сделал для BOTTEC Telegram-приложение для e-commerce с платежами, логистикой и складскими интеграциями.
• ▸Стек: бэкенды на FastAPI + PostgreSQL + Celery, фронтенды на Vue/Nuxt, prompt engineering и LLM-интеграция от и до. Также построил ИИ-усиленную мультистратегийную торговую систему на Python + Docker.