# Павел Борисов — AI Engineer

> 20+ лет в проектировании высоконагруженных систем и платформ для ИИ-продуктов. Основатель и экс-CTO ИИ-стартапа SelfieBot. Специализируюсь на создании production-ready инфраструктуры для локального инференса LLM/VLM, RAG-систем и автоматизации MLOps-процессов — как в Cloud, так и на Bare Metal.

## Обо мне

**Core AI Engineer**

Всё началось с Ассемблера для ZX Spectrum: однажды я написал собственный загрузчик, чтобы игры с кассеты загружались почти вдвое быстрее стандартного. Тогда я впервые понял, что мне интереснее разбираться, как устроена система, чем просто пользоваться ею.
Позже, работая DBA, я выжимал из SQL максимум производительности там, где остальные разводили руками. С тех пор мало что изменилось — мне по-прежнему интереснее строить сложные системы, искать узкие места и делать их быстрее, надёжнее и проще в эксплуатации.
Сегодня этот подход привёл меня в AI Infrastructure. Я проектирую production-ready платформы для LLM/VLM, строю RAG-архитектуры, автоматизирую MLOps и разворачиваю локальный инференс — от bare metal до облаков. Мне нравится работать на стыке инфраструктуры, данных и прикладного ИИ, где каждое инженерное решение можно измерить производительностью, стоимостью и надёжностью.
Опыт в фотографии, дизайне и арт-дирекции добавил ещё один принцип: хорошая система должна быть не только быстрой внутри, но и приятной снаружи. Поэтому я одинаково внимательно отношусь и к архитектуре бэкенда, и к интерфейсам, и к пользовательскому опыту.

### Экспертиза
- **AI / ML Infrastructure** — Развертывание и оптимизация локального инференса (vLLM, NVIDIA Container Toolkit, CUDA); Построение RAG-архитектур (Qdrant, pgvector, LangChain / LangGraph, LangFuse); Computer Vision пайплайны (OpenCV, PaddleOCR, DLib)
- **Оркестрация и DevOps** — Проектирование отказоустойчивых кластеров (Kubernetes, Docker); IaC (Ansible), CI/CD, системы мониторинга (Grafana, Prometheus); Миграции с Zero Downtime, High Availability архитектуры
- **Backend & Data** — Высоконагруженные сервисы на Go и Python (Asyncio, FastAPI, uv); Распределённые системы (NATS), PostgreSQL на стероидах; Архитектура данных, ETL/ELT, observability
- **Продуктовое мышление** — Опыт управления командами и запуска ИИ-продуктов с нуля (как CTO); Понимаю бизнес-метрики, архитектуру данных и дизайн-процессы; Умею переводить боль бизнеса в технические требования

### Интересы

AI Infrastructure, Computer Vision, LLM Agents, Web Design, Digital Storytelling, photo & audio gear.

## Опыт работы

### AI Infrastructure & Highload Systems — Lead Engineer

Period: март 2019 — настоящее время (Консалтинг / Аутсорсинг)

- Проектирование, масштабирование и миграция инфраструктуры под высокие нагрузки и AI/ML-сервисы для клиентов из сфер e‑commerce, AdTech и IoT.
- Развертывание и контейнеризация ИИ-решений: пайплайны компьютерного зрения (CV), инференс локальных LLM и интеграция RAG-систем.
- Построение отказоустойчивой архитектуры (Kubernetes, Docker) и автоматизация CI/CD процессов для сокращения Time-to-Market.
- Оптимизация и тюнинг производительности баз данных (PostgreSQL) под высоконагруженные аналитические задачи.
- Управление полным циклом инженерных работ: от сбора бизнес-требований до релиза в Cloud / Bare Metal.

### [АТТЭК](https://www.centrattek.ru) — Лектор / Ментор по AI, QA и Backend

Period: октябрь 2025 — декабрь 2025 (Санкт-Петербург)

- Разработка и проведение практического курса по Python, SQL, AQA и современным AI-воркфлоу.
- Обучил 26 студентов (уровня pre-junior) до production-ready.
- Курировал создание реальных проектов с использованием LLM и Cloud PostgreSQL.
- Внедрял лучшие практики бэкенд-разработки, тестирования и проектирования систем.
- Выступал в роли ментора и тимлида на финальных проектах — фокус на практических инженерных навыках, а не сухой теории.

### [Selfiebot.ru](https://selfiebot.ru) — Founder

Period: ноябрь 2023 — август 2025 (Москва)

- Создание «с нуля до первых продаж» платформы для лидогенерации и распознавания лиц на базе ИИ.
- Спроектировал и реализовал REST API (FastAPI) и пайплайны компьютерного зрения (DLib, OpenCV).
- Интегрировал системы LLM (GPT, локальный запуск) — рост конверсии в маркетинге.
- Разработал фронтенд (React + Tailwind). Спроектировал инфраструктуру (Docker, Debian, стек мониторинга).
- Downtime <1% благодаря внедрению observability (Prometheus, Grafana).
- Вывел проект на первую выручку и базу в ~1000 активных пользователей.
- Полная ответственность: продукт, архитектура, инфраструктура и командные процессы.

### [Raskachaem.ru](https://raskachaem.ru) — Региональный директор

Period: март 2014 — март 2017 (Архангельск)

- Руководство региональными операциями на конкурентном медиа-рынке.
- Управление распределённой командой (~10 фотографов и контент-мейкеров).
- Координация интенсивного освещения мероприятий в сжатые сроки.
- Выстраивание партнёрских отношений с владельцами заведений и СМИ.
- Переговоры о коммерческом сотрудничестве и рекламных кампаниях.

### [ЗАО «СИА Интернейшнл-Архангельск»](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%98%D0%90_%D0%93%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF) — Руководитель IT-отдела, DBA

Period: ноябрь 2003 — декабрь 2015 (Архангельск)

- Управление ИТ-инфраструктурой и архитектурой данных крупного фарм-дистрибьютора (центральный хаб + 2 филиала, 200+ корпоративных клиентов). В подчинении 6 специалистов.
- Zero Downtime миграция: успешный переезд предприятия и дата-центра в новое здание без остановки операционной деятельности.
- High Availability: распределённая система обработки заказов с отказоустойчивой архитектурой, масштабированная на филиальную сеть.
- Миграция core-ERP системы без потери данных и технологических простоев.
- Системы мониторинга, резервного копирования и электронного документооборота под нужды филиальной сети.
- Разработка ПО для оптовой торговли (Python, Bash, SQL).
- Полный цикл управления: ИТ-бюджеты, риски, найм, онбординг, кросс-функциональное взаимодействие.

### [Мэрия Города Архангельска](https://arhcity.ru) — Lead Engineer

Period: январь 2002 — ноябрь 2003 (Архангельск)

- Проектирование и поддержка локальных сетей (LAN) для административных департаментов.
- Взаимодействие с внутренними подразделениями для внедрения IT-решений.
- Техническая поддержка и решение инфраструктурных задач в условиях жёстких регламентов.

## Ключевые навыки

### AI / ML & Agents

`AI`, `Agents`, `RAG`, `LangChain`, `LangGraph`, `LangFuse`, `Qdrant`, `pgvector`, `PaddleOCR`, `OpenCV`, `vLLM`, `NVIDIA Container Toolkit`

### Languages & Runtime

`Python`, `Golang`, `Bash`, `Asyncio`, `FastAPI`, `n8n`

### DevOps & Infra

`DevOps`, `Linux`, `Docker`, `Kubernetes`, `Ansible`, `Nginx`, `Git`, `Prometheus`, `Grafana`, `CI/CD`

### Data & Storage

`PostgreSQL`, `MariaDB`, `MSSQL`, `Firebird`, `SQLite`

## Публичные репозитории

### hermem

URL: https://github.com/pavelveter/hermem
Stack: Go, SQLite, MCP, OpenAPI, SDK

Сверхбыстрая графовая система памяти (GraphRAG) для AI-агентов. Решает проблему долгосрочной ассоциативной памяти с минимальным латенси.

### research-agents-swarm

URL: https://github.com/pavelveter/research-agents-swarm
Stack: LangGraph, LangFuse, Qdrant, Ollama

Автономный рой из 5 агентов с паттерном LLM-as-a-judge для глубокого интернет-ресёрча и генерации отчётов.

### llm-gateway

URL: https://github.com/pavelveter/llm-gateway
Stack: Python, LLM, Proxy

Лёгкий прокси-сервер для унификации b2b-инференса: единый эндпоинт для работы со множеством LLM-бэкендов с автоматическим failover.

### recognition

URL: https://github.com/pavelveter/recognition
Stack: Python, uv, OpenCV, DLib

Модуль распознавания и матчинга лиц (Face ID / Computer Vision) для SelfieBot: сопоставляет селфи гостей с репортажными фотоотчётами. Оптимизирован под высокую скорость обработки больших массивов изображений.

### regognition

URL: https://github.com/pavelveter/regognition
Stack: Go, Computer Vision, RetinaFace, ONNX

Версия распознавания лиц на Go: быстрее, точнее (512-мерные векторы против 128-мерных), менее требовательна по памяти для локальных задач.

## Коммерческие проекты

### Enterprise RAG для инженерной документации

Tagline: Интеллектуальный поиск по большому объёму техдокументации (PDF, сканы, фото, таблицы)

Задача: создать интеллектуальный поиск по большому объёму технической документации, включающей PDF, фотографии, сканы, таблицы и документы разных форматов.

**Решение** — Спроектировал и реализовал Enterprise RAG-платформу с поддержкой сложного парсинга документов.

**Реализовал** — семантическое чанкование документов; Parent/Child Retrieval; масштабируемый OCR-конвейер; GPU-инференс; асинхронную обработку документов; автоматическое масштабирование OCR-воркеров

**Results:**
- поиск по технической документации на естественном языке
- возможность работать с десятками тысяч страниц документации
- сокращение ручного поиска информации инженерами
- архитектура, пригодная для промышленной эксплуатации и масштабирования

**Stack:** PaddleOCR, Table Transformer, LayoutLM, pdfplumber, openpyxl, python-docx, LlamaIndex, pgvector, NATS JetStream

### Bastiondom

Tagline: ИИ-платформа лидогенерации для застройщика загородной недвижимости

**ИИ-инфраструктура** — Умный Telegram-бот на базе больших языковых моделей; Диалог с клиентом на живом, естественном языке; Квалификация лида и проведение интерактивных квизов

**Реферальная система** — Спроектирована сложная двухуровневая реферальная программа внутри бота; Масштабирование вирального трафика

**Гроу-хакинг** — Drop-Domain схема: кастомная архитектура редиректов на базе дроп-доменов с высоким целевым трафиком

**Results:**
- Переход на drop-domain схему в связке с ИИ-обработкой лидов поднял входящий поток заявок с десятков до тысяч квалифицированных лидов в неделю

**Stack:** LLM, Telegram Bot API, Drop-domain redirects, Referral mechanics

### Teonaperfume.ru

Tagline: Премиум e‑commerce нишевой парфюмерии — технически оптимизированный
Live URL: https://teonaperfume.ru

Высокопроизводительный e‑commerce проект премиум-сегмента с фокусом на глубокую техническую оптимизацию и виральность. Минималистичный лакшери-дизайн сочетается с экстремально быстрой загрузкой страниц.

**Техно-стек и фичи** — Кастомная бесшовная многоязычность (i18n); Динамический React-router для мгновенного переключения между позициями каталога без перезагрузки страниц; Генерация динамических QR-кодов для мгновенного шеринга конкретных позиций

**SEO-архитектура** — Спроектирован и внедрен выделенный слой поисковой оптимизации карточек товаров; Обход конкурентов в выдаче за счёт структурированных данных и семантики

**Results:**
- Увеличение потока органических лидов на сайт в 3 раза по сравнению с первой версией
- Сайт полностью окупил себя за первую же неделю после деплоя исключительно за счёт новых органических продаж

**Stack:** React, Dynamic Routing, i18n, Dynamic QR-codes, SEO schemas, Core Web Vitals

### Teambelki.ru

Tagline: Интерактивный мульти-лендинг ивент-агентства
Live URL: https://teambelki.ru

Сложная, нагруженная медиа-контентом платформа для отстройки бренда от конкурентов на рынке корпоративных событий.

**Техно-стек и фичи** — Ультрабыстрая загрузка тяжёлого контента при помощи Mobile-First подхода и wow-анимаций; Лёгкий бэкенд и админ-панель на PocketBase — клиент управляет контентом без перегрузки сервера

**Обход блокировок** — Кастомный плеер и стриминг видео через Rutube, полностью изолированный от сетевых ограничений и замедлений сторонних платформ

**ИИ-оптимизация** — Контент и метаданные оптимизированы под современные алгоритмы ИИ-поиска Google (SGE / Gemini Search); Доминирование в поисковой выдаче нового поколения

**Results:**
- Платформа отстраивает бренд от конкурентов в нише корпоративных событий
- Скорость загрузки и SEO-слой под AI-поиск Google задают устойчивое конкурентное преимущество

**Stack:** Mobile-First, PocketBase, Custom Rutube player, SGE / Gemini SEO

### Dvevilochki.ru

Tagline: Премиальный лендинг кейтеринга
Live URL: https://dvevilochki.ru

Пример того, как продуктовый подход и современные технологии спасают маркетинг даже при полном отсутствии качественных исходных материалов от заказчика. Итоговый визуал выглядит дорого и вызывает аппетит.

**Техно-стек и фичи** — Полноценный Mobile-First интерфейс с упором на графический контент; Главная проблема — фотографии блюд низкого разрешения и неудовлетворительного качества от клиента — решена на этапе продакшена

**ИИ-генерация** — Применены нейросети (Generative AI) для глубокого рестайлинга, фуд-дизайна и апскейла изображений; Фотографии меню переработаны до ресторанного уровня

**Results:**
- Премиальный визуал превратил сайт в сильный инструмент продаж, который вызывает доверие с первой секунды

**Stack:** Mobile-First, Generative AI, Image upscale, Food design pipeline

## Медиа и публичные выступления

- [«ИИ-агенты требуют деньги и критикуют людей» — экспертиза по разработке с ИИ-агентами; статья отредактирована с Hermes Agent](https://www.rosbalt.ru/news/2026-07-22/ii-agenty-trebuyut-dengi-i-kritikuyut-lyudey-neyroseti-vyshli-iz-pod-kontrolya-5643115)
- [«Всемирная паутина рвётся: кто будет первым в гонке ограничений интернета» — аналитика проведена с помощью research-agents-swarm](https://www.rosbalt.ru/news/2026-06-17/vsemirnaya-pautina-rvetsya-kto-budet-pervym-v-gonke-ogranicheniy-interneta-5619135)
- [«Новый ЦОД появится в Петербурге: зачем он нужен» — экспертиза по строительству ЦОД и ИТ-ландшафту](https://www.rosbalt.ru/news/2026-04-08/novyy-tsod-poyavitsya-v-peterburge-zachem-on-nuzhen-5577204)
- [«Нейросети обманывают людей, а ИИ создаёт цифровые галлюцинации: кто за этим стоит» — разбор природы галлюцинаций нейросетей](https://www.rosbalt.ru/news/2025-08-14/neyroseti-obmanyvayut-lyudey-a-ii-sozdaet-tsifrovye-gallyutsinatsii-kto-za-etim-stoit-5456186)

## Достижения

- **Серебряный призёр олимпиады по программированию** — Подтверждённый академический результат в области Computer Science.
- **Автор публикаций и спикер по теме AI и технологий** — Регулярно выступаю профильным экспертом в федеральных СМИ (в т.ч. ИА «Росбалт», охват 8 млн уников/мес).
- **Воркшопы по коммуникациям и управлению** — Проводил практические тренинги по коммуникациям, переговорам и взаимодействию в условиях неопределённости и конфликтов.

## Языки

- Русский — Родной
- Английский — B2

## Образование

- **2002** — Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, Институт информационных и космических технологий, Системы автоматизированного проектирования (Высшее)

## Контакты

- Email: a@pavelveter.com
- Telegram: https://t.me/pavelveter (@pavelveter)
- GitHub: https://github.com/pavelveter
- Citizenship: Санкт-Петербург

## For AI agents
- [llms.txt](https://pavelveter.com/llms.txt): short index of this site
- [llms-full.txt](https://pavelveter.com/llms-full.txt): full résumé as Markdown
- [Sitemap](https://pavelveter.com/sitemap.xml): all human-readable pages

_Last updated: 21 июля 2026._