ДХ
Далер Хамидов
Скачать PDF
Senior AI Engineer

Далер Хамидов

Senior AI Engineer | AI Platforms, Backend & Real-Time Systems

Скачать PDF Написать в Telegram
khamidovdaler24@gmail.com +998 93 450 95 18
Ташкент, Узбекистан
https://t.me/sutekinamirai
Русский (носитель), Английский (B2), Узбекский (B2)

# Профессиональные навыки

• AI Engineering: LangGraph, LangChain, LLM agents, ReAct, tool calling, structured output, prompt engineering, guardrails, RAG, FAISS, pgvector, embeddings, multimodal AI.
• Speech AI: STT, TTS, streaming transcription, voice activity detection, barge-in, speaker diarization, call scoring, Whisper, Deepgram, ElevenLabs, Piper, Kokoro, Vosk.
• Backend: Python, FastAPI, asyncio, REST API, WebSockets, SQLAlchemy, Pydantic, background workers, retries, circuit breakers, idempotency, transactional outbox.
• Real-Time и телефония: Asterisk, ARI, PJSIP, RTP, AudioSocket, WebRTC, SSE, OBS Browser Source, low-latency audio pipelines.
• Data Engineering: PostgreSQL, Redis, SQLite, JSONB, pgvector, data ingestion, normalization, deduplication, entity resolution, full-text search, knowledge graphs.
• Frontend: React, TypeScript, JavaScript, Next.js, Vite, Tailwind CSS, Zustand, Web Audio API, WebRTC, real-time dashboards, Telegram Mini Apps.
• Интеграции: Bitrix24, 1С:Предприятие, Telegram Bot API, Telegram MTProto, WhatsApp Cloud API, Instagram Graph API, Google Calendar, Microsoft Graph.
• Production Engineering: Docker, Docker Compose, Nginx, Linux, systemd, CI/CD, health checks, мониторинг, логирование, Pytest, Vitest, Playwright.

# Профиль и область экспертизы

Senior AI Engineer с опытом создания production-систем на стыке AI, backend-разработки, телефонии и real-time коммуникаций.

Проектирую и реализую полный цикл сложных продуктов: архитектуру, базы данных, AI-агентов, интеграции, пользовательские интерфейсы, фоновые процессы, мониторинг, тестирование и развертывание.

Основные направления работы:
  • AI-ассистенты для продаж, поддержки и квалификации лидов;
  • голосовые роботы и потоковая обработка аудио;
  • CRM, ERP и мессенджерные интеграции;
  • речевая аналитика и автоматическая оценка звонков;
  • мультитенантные SaaS-платформы;
  • RAG и поиск по корпоративным данным;
  • ingestion-пайплайны и нормализация данных;
  • real-time интерфейсы, WebRTC, WebSockets и SSE.
Моя сильная сторона — не отдельное подключение LLM, а создание надежной системы вокруг нее: сохранение состояния, tool calling, защита от дублей, очереди, повторные попытки, контроль доступа, аудит, мониторинг и безопасная передача сложных случаев оператору.

# Масштаб и типы систем

  • Разрабатывал AI-платформы, объединяющие CRM, мессенджеры, телефонию, базу знаний и операторские интерфейсы.
  • Создавал системы с несколькими независимыми сервисами, фоновыми воркерами, очередями и real-time каналами.
  • Работал с текстовыми, голосовыми и мультимодальными обращениями.
  • Реализовывал как облачные AI-интеграции, так и локальные on-premise STT, TTS и LLM-конвейеры.
  • Проектировал системы, где внешние ошибки, повторная доставка webhook-событий и параллельные запросы не должны приводить к дублям или потере данных.
  • Работал над продуктами для продаж, клиентской поддержки, контакт-центров, закупочной аналитики и синхронного перевода.

# Опыт работы

Kinesis

Senior AI Engineer / Backend & AI Systems Engineer

09.2025 — настоящее время

Разработка экосистемы AI-продуктов для автоматизации продаж, клиентской поддержки, телефонии и контроля качества коммуникаций.

Основной продукт — омниканальная платформа, которая принимает обращения из мессенджеров, CRM, Web-чата и телефонии, запускает AI-агентов, выполняет действия в корпоративных системах и передает сложные случаи операторам.

  • Отвечал за полный технический цикл: архитектура, backend, AI-агенты, real-time аудио, интеграции, frontend и production-надежность.
  • Спроектировал backend-платформу для обработки текстовых, голосовых и мультимодальных обращений.
  • Реализовал AI-агентов на Python, FastAPI и LangGraph с сохранением состояния, tool calling и поддержкой ручной эскалации.
  • Разработал голосовой контур для Asterisk с потоковой передачей аудио, VAD, barge-in и переводом звонка на оператора.
  • Создал речевую аналитику звонков: расшифровка, разделение ролей, проверка сценариев, доказательства нарушений и оценка качества.
  • Реализовал фоновые очереди и планировщики с повторными попытками, арендой задач, Dead-Letter Queue и контролем рабочих часов.
  • Добавил идемпотентное выполнение действий, предотвращающее повторное создание сделок, задач, сообщений и платежных операций.
  • Интегрировал Bitrix24, Telegram, WhatsApp, Instagram, 1С, календари и несколько облачных и локальных AI-провайдеров.
  • Разработал frontend-консоль для операторов: сделки, обращения, звонки, SLA, задачи, аналитика и статусы AI-агентов.
  • Настроил контейнеризацию, внутренние сети, health checks, логирование и production-развертывание через Docker и Nginx.

Migorskiy

Middle+ AI Engineer

06.2024 — 09.2025

Разработка прикладных AI-систем для автоматизации продаж, клиентского сервиса и поиска по корпоративным данным.

  • Разрабатывал AI-ассистентов для Telegram и WhatsApp — от сценария диалога до интеграции с CRM.
  • Создавал agentic workflow на LangGraph с маршрутизацией между инструментами и сохранением истории.
  • Реализовал RAG-поиск по корпоративной документации с использованием FAISS, pgvector и гибридного поиска.
  • Интегрировал ассистентов с Bitrix24 и 1С для создания сделок, счетов и синхронизации статусов.
  • Разработал квалификацию лидов, подбор товаров и фоновые сценарии повторного контакта.
  • Добавил обработку голосовых сообщений и изображений с передачей нормализованных данных в AI-контекст.
  • Настроил обработку ошибок, таймауты и повторные попытки для внешних API.

DataCore Solutions

Middle Backend Engineer

05.2022 — 05.2024

Разработка backend-сервисов и API-интеграций для корпоративных систем.

  • Разрабатывал REST API и backend-сервисы на Python и FastAPI.
  • Проектировал схемы PostgreSQL и реализовывал бизнес-логику с SQLAlchemy и Alembic.
  • Создавал интеграции с Bitrix24 и 1С через REST API и webhooks.
  • Разрабатывал фоновые задачи для отчетов, выгрузок и синхронизации данных.
  • Использовал Redis для кэширования, хранения сессий и планирования задач.
  • Контейнеризировал сервисы с помощью Docker и Docker Compose.
  • Писал автоматические тесты для API и бизнес-логики.

# Ключевые проекты

Hub — Омниканальная AI-платформа

2025 — настоящее время

Architecture, AI, Backend, Real-Time, CRM

Корпоративная платформа для автоматизации первого контакта с клиентом, продаж и поддержки. Система объединяет AI-агентов, CRM, мессенджеры, телефонию, базу знаний и рабочее место оператора в едином контуре.

  • Реализовал обработку обращений из Telegram, WhatsApp, Instagram, Bitrix24, Web-чата и SIP-телефонии.
  • Создал AI-агентов, которые могут искать информацию, квалифицировать лидов, создавать сделки, планировать задачи и передавать диалог оператору.
  • Добавил сохранение состояния диалога и восстановление после сбоев внешних сервисов.
  • Реализовал защиту от повторных действий при повторной доставке webhook-событий и параллельных запросах.
  • Построил real-time обновление сообщений, статусов сделок и событий через WebSocket.
  • Разработал операторскую консоль с отображением диалогов, звонков, задач и аналитики.
  • Реализовал RAG-поиск по корпоративной документации с фильтрацией знаний по проекту и AI-агенту.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, LangGraph, pgvector, React, TypeScript, Docker, Bitrix24, Telegram, WhatsApp, Asterisk.
Досье архитектуры →

Голосовой AI-агент для телефонии

2025 — настоящее время

Voice AI, Telephony, Real-Time Audio

Платформа для входящих и исходящих телефонных разговоров с AI через Asterisk. Система принимает аудио из телефонной сети, передает его в облачные или локальные AI-модели и возвращает голосовой ответ в режиме реального времени.

  • Реализовал аудиоконвейер между Asterisk, STT, LLM и TTS.
  • Подключил Asterisk через ARI, AudioSocket и RTP.
  • Добавил потоковую передачу аудио и обработку небольших аудиофреймов без промежуточной записи WAV-файлов.
  • Реализовал VAD и barge-in: пользователь может перебить AI-агента, после чего текущая речь останавливается.
  • Добавил обработку автоответчиков, ограничение времени ожидания и fallback на заранее подготовленные ответы.
  • Реализовал перевод звонка на оператора с передачей контекста разговора.
  • Создал исходящие кампании с контролем часовых поясов, лизингом лидов и защитой от повторного дозвона.
  • Интегрировал OpenAI Realtime, Gemini Live, Deepgram, Whisper, ElevenLabs и локальные STT/TTS-модели.
  • Разработал локальный AI-сервер для on-premise и air-gapped сценариев.
⚡ Результат: задержка первого голосового ответа — примерно 450–700 мс в зависимости от провайдера и конфигурации конвейера.
Стек: Python, asyncio, Asterisk, ARI, RTP, AudioSocket, WebSocket, Whisper, Deepgram, OpenAI Realtime, Gemini Live, Docker.
Досье архитектуры (>205K LOC) →

AI-ассистент для продаж

2025 — 2026

Conversational AI, CRM Automation, Multimodal AI

Автономный AI-ассистент, который обрабатывает входящие обращения, квалифицирует лидов и передает данные в Bitrix24. Система работает в Telegram и корпоративных открытых линиях CRM.

  • Реализовал диалоговую логику и сбор данных клиента в структурированную карточку лида.
  • Интегрировал Telegram через MTProto и Bitrix24 Open Lines.
  • Добавил создание сделок, задач, пользовательских полей и записей в CRM.
  • Реализовал защиту от повторного создания сделки при одновременных сообщениях одного клиента.
  • Подключил обработку голосовых сообщений и изображений.
  • Создал планировщик повторных касаний с учетом рабочего времени и часового пояса клиента.
  • Добавил защиту AI-агента от prompt injection и небезопасных запросов.
  • Реализовал fallback между AI-провайдерами при ошибках, таймаутах и ограничениях API.
  • Добавил восстановление зависших состояний диалогового графа после сбоя инструмента или внешней интеграции.
⚡ Результат: время первичной обработки входящего лида сокращено с нескольких минут до нескольких секунд.
Стек: Python, FastAPI, LangGraph, PostgreSQL, Redis, Telethon, Bitrix24, Pydantic, Docker.
Досье архитектуры →

Control — SaaS-платформа поддержки и SLA

2024 — 2025

Backend Architecture, Multi-Tenancy, Security

Мультитенантная B2B-платформа для управления техническими обращениями корпоративных клиентов. Система объединяет тикеты, SLA, согласование оценок, лимиты сопровождения, Telegram-бота, Telegram Mini App и операторскую панель.

  • Реализовал изоляцию данных клиентов через PostgreSQL Row-Level Security.
  • Создал расчет SLA с учетом рабочего времени, выходных, часовых поясов и пауз ожидания клиента.
  • Реализовал Transactional Outbox для надежной доставки уведомлений.
  • Добавил Idempotency Key для защиты от повторного создания тикетов и повторного списания квот.
  • Создал роли пользователей, аудит действий и разграничение доступа между клиентами и сотрудниками.
  • Реализовал учет Story Points, согласование оценок и контроль загрузки инженеров.
  • Создал операторскую панель для работы с тикетами и аналитикой SLA.
  • Разработал Telegram-бота и Telegram Mini App для подачи и согласования заявок.
  • Добавил потоковую загрузку вложений в S3-совместимое хранилище.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy, React, TypeScript, Telegram, MinIO, Docker.
Досье архитектуры →

Платформа анализа закупок

2024 — 2025

Data Engineering, Search, Knowledge Graph, AI

Платформа для мониторинга государственных и коммерческих закупок в Центральной Азии. Система собирает данные из разных источников, приводит их к единой структуре, отслеживает изменения и помогает находить связанные компании и контактных лиц.

  • Подключил 13 источников с разными форматами данных и способами получения информации.
  • Создал ingestion pipeline для загрузки, нормализации, валидации и сохранения данных.
  • Реализовал дедупликацию тендеров и историю изменений условий, сумм, сроков и требований.
  • Добавил карантин для некорректных записей, чтобы ошибка одного источника не останавливала общий pipeline.
  • Разработал полнотекстовый и векторный поиск по тендерам и документации.
  • Создал граф связей между компаниями, людьми, должностями, публикациями и темами.
  • Добавил RAG-ассистента для поиска и ответов по закупочной документации.
  • Разработал frontend для фильтрации, аналитики и визуализации связей.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, FAISS, React, TypeScript, APScheduler, Docker.
Досье архитектуры →

Speech QA — Речевая аналитика и контроль качества

2025 — настоящее время

Speech AI, Analytics, Evaluation Systems

Система автоматической проверки качества звонков менеджеров и голосовых агентов. Она превращает аудиозапись разговора в расшифровку, проверяет выполнение сценария и формирует оценку с доказательствами.

  • Реализовал расшифровку звонков и разделение ролей участников.
  • Создал проверки по чек-листам, сценариям, обязательным фразам и требованиям бизнеса.
  • Добавил автоматическую классификацию тематики обращения.
  • Реализовал проверку AI-выводов по цитатам из оригинальной расшифровки.
  • Добавил детерминированный расчет итоговой оценки и штрафов.
  • Создал пересчет исторических звонков после изменения критериев оценки.
  • Реализовал интерфейс для просмотра аудио, расшифровки, таймкодов, найденных нарушений и комментариев.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, Next.js, React, TypeScript, STT, LLM APIs.
Досье архитектуры →

Realtime Translation Subtitles

2025 — 2026

Real-Time Systems, WebRTC, Audio Processing, Frontend

Система синхронного перевода речи для OBS Studio, Zoom и Google Meet. Браузер захватывает звук, передает его в AI-модель через WebRTC, а переведенный текст доставляется в OBS-оверлей через SSE.

  • Реализовал передачу аудио через WebRTC без проксирования сырого аудио через backend.
  • Создал браузерную обработку звука с фильтрацией шума и pre-roll буфером.
  • Реализовал SSE-рассылку субтитров на OBS Browser Source.
  • Добавил защиту от всплеска запросов при частом поступлении текстовых фрагментов.
  • Создал двухстрочный overlay с автоматическим переносом текста по словам.
  • Реализовал хранение транскриптов и переводов в Markdown.
  • Добавил разграничение доступа к комнатам через отдельные read/write/admin-токены.
⚡ Результат: задержка отображения перевода — примерно 500–800 мс в зависимости от сетевого соединения и AI-провайдера.
Стек: Node.js, WebRTC, Web Audio API, SSE, JavaScript, OBS Studio, Docker.
Досье архитектуры →

Web Platform — Web-продукты и AI-интерфейсы

2024 — 2026

Frontend, Product UI, WebGL, Integrations

Набор пользовательских интерфейсов и маркетинговых инструментов для AI-продуктов Kinesis: калькулятор ROI, генерация PDF-отчетов, формы лидогенерации, блог и интерактивные WebGL-компоненты.

  • Разработал интерфейсы для презентации AI-продуктов и сбора лидов.
  • Создал калькулятор окупаемости AI-агентов с параметрической моделью затрат.
  • Реализовал генерацию PDF-отчетов на стороне браузера с поддержкой кириллицы.
  • Добавил дублированную доставку лидов в CRM и Telegram.
  • Реализовал сохранение UTM-атрибуции на протяжении пользовательской сессии.
  • Настроил fallback-кэш для отображения контента при недоступности внешней базы данных.
  • Реализовал адаптацию WebGL-эффектов под возможности устройства и качество сети.
Стек: React, TypeScript, Node.js, Vite, WebGL, Web Audio API, Supabase, PostgreSQL, Docker.
Досье архитектуры →

# Образование

Ташкентский университет информационных технологий Самаркандский филиал (САМТУИТ)

Искусственный интеллект · Бакалавр · GPA 4.1

09/2022 - 06/2027

Архитектура программного обеспечения, базы данных, компьютерные сети и алгоритмы.