Обо мне

Кто всё это пишет и что он на самом деле довёл до продакшена.

Старший технический руководитель ИИ-направления (CTO) в Booq (booqai.app), ИИ-платформе для производства контента, и инженер, стоящий за Kartez Contract (kartezcontract.com) — системой юридического консультирования на базе ИИ. Аспирант по искусственному интеллекту в Исфаханском технологическом университете, где он также получил степень бакалавра по компьютерной инженерии и степень магистра по искусственному интеллекту. Пять лет профессионального опыта в ИИ: большие языковые модели, чат-боты, компьютерное зрение, глубокое обучение, графовые нейросети, вопросно-ответные системы, синтез и распознавание речи, интеллектуальный анализ данных, аналитика и BI — всё это подкреплено практической работой в разработке ПО, DevOps, вебе и базах данных. Есть опыт руководства тяжёлыми, ответственными ИИ-проектами и доведения их от начала до конца.

Место этой работы

Там, где передовые исследования ИИ (LLM, RAG, GNN) встречаются с архитектурой ПО промышленного масштаба для продакшена.

Не исследователь, который иногда выпускает продукты, и не инженер, который иногда читает статьи: полезная позиция — посередине, где результат должен выдержать потолок стоимости, бюджет задержки и заказчика.

Диапазон

Первая профессиональная роль, в 2019 году, — модуль аппаратного управления SIM-картой через AT-команды, на Qt и C++. Нынешняя — техническое руководство ИИ-платформой, которая дублирует видео на персидский. Всё, что между ними, — шумоподавление на МРТ-снимках, синтез персидской речи для национального оператора, три года промышленного ИИ с нуля до проданного продукта, составление, проверка и редактирование договоров с помощью ИИ для Kartez Contract — в резюме ниже.

Исследования

Магистерская диссертация, Исфаханский технологический университет, сентябрь 2025 — предсказание экспрессии генов по изображениям цифровой патологии:

Анализы экспрессии генов медленные, дорогие и логистически мучительные. Полнослайдовые изображения патологии получаются быстро и дёшево. Диссертация задаётся вопросом, может ли второе заменить первое: извлечь молекулярно-биологический сигнал прямо из гигапиксельных изображений патологии при жёстких ограничениях на вычисления и задержку. Подход соединяет графовые нейросети, визуальные foundation-модели, приёмы из больших языковых моделей, адаптированные под эту задачу, и статистико-вероятностные методы.

Дипломный проект бакалавриата, сентябрь 2022 — моделирование зрительного познания человека и различение подлинного восприятия и галлюцинации:

Годичное исследование, в котором генеративные модели — автоэнкодеры и GAN — использовались, чтобы смоделировать, как человеческий мозг строит зрительное понимание, и отличить подлинное восприятие от галлюцинации.

Тот проект занимался галлюцинацией восприятия ещё в 2022 году, за три года до того, как галлюцинации моделей стали центральной проблемой прикладной работы с LLM. Аспирантура, начатая в сентябре 2025 года в Исфаханском технологическом университете, продолжается; направление её исследований будет опубликовано здесь, когда определится, а не описано заранее.

Заметка о цифрах

В кейсах на этом сайте нет ни одной цифры бенчмарка. Это сознательное решение. Измерения живут внутри проектов, а не в публичном резюме, и число, придуманное ради заполнения карточки, было бы здесь самым легко проверяемым ложным утверждением. Каждая метрика появляется в тот момент, когда она измерена и подтверждена, а до тех пор остаётся скрытой.