Шынгысхан Амангелды

Systems Architect & Lead Engineer

С нуля спроектировал и запустил платформу для ускорения создании академических работ и анализа больших данных: визуализируй - всё в одном месте. DevOps & Архитектура: Выстроил отказоустойчивую микросервисную архитектуру на Linux. Каждый сервис изолирован в Docker. Настроил CI/CD пайплайн (GitHub Actions) с Zero-Downtime Deployment, интеграцией Cloudflare и собственной системой мониторинга Uptime. LLM Агенты: Разработал асинхронную многослойную мультиагентную систему с прослойными генерациями в 6 стадии. Ресурсоемкая генерация документов выполняется на сервере через создания сессии пользователя и фоновой работы. Data Analytics & Компиляторы: Интегрировал изолированный сервис компиляции. Платформа анализирует миллионы строк датасетов, AI-агент пишет скрипты на R / Python для статистического анализа и генерирует точные, редактируемые визуализации более 40+ видов. RAG & NLP: Внедрил систему семантического поиска через API arXiv и OpenAlex с автогенерацией BibTeX и научных схем (TikZ / LaTeX).

• С нуля спроектировал и запустил платформу для ускорения создании академических работ и анализа больших данных
• Выстроил отказоустойчивую микросервисную архитектуру на Linux
• Настроил CI/CD пайплайн (GitHub Actions) с Zero-Downtime Deployment
• Разработал асинхронную многослойную мультиагентную систему с прослойными генерациями в 6 стадии
• Интегрировал изолированный сервис компиляции
• Платформа анализирует миллионы строк датасетов, AI-агент пишет скрипты на R / Python для статистического анализа и генерирует точные, редактируемые визуализации более 40+ видов
• Внедрил систему семантического поиска через API arXiv и OpenAlex с автогенерацией BibTeX и научных схем (TikZ / LaTeX)

ML / Архитектор решений

Сервис оптимизации логистики: В составе команды разработал Enterprise-систему для снижения 8–12 часового простоя локомотивов на сети из 1000+ станций для крупного акционерного общества (участника процесса IPO). Реализовал ML-модель для автоподбора оптимальных кандидатов к 90 локомотивам. Геоданные & Симуляция: Внедрил интерактивные карты на базе OpenStreetMap (OSM) и OpenRailwayMap. Спроектировал среду «песочниц» (sandbox) для симуляции и тестирования графиков движения, ситуации ЧС. Потенциал сокращения расходов оценивается в 40-50 тыс. тг/час (до 500 тысяч тг на локоматив). Автоматизация инцидентов: Спроектировал автоматизированную систему обработки жалоб с двумя контурами отдельно для клиентов и самих сотрудников. Настроил маршрутизацию заявок менеджерам публичной компании через Telegram и Email-рассылки.

• Разработал Enterprise-систему для снижения 8–12 часового простоя локомотивов на сети из 1000+ станций
• Реализовал ML-модель для автоподбора оптимальных кандидатов к 90 локомотивам
• Внедрил интерактивные карты на базе OpenStreetMap (OSM) и OpenRailwayMap
• Спроектировал среду «песочниц» (sandbox) для симуляции и тестирования графиков движения, ситуации ЧС
• Потенциал сокращения расходов оценивается в 40-50 тыс. тг/час (до 500 тысяч тг на локоматив)
• Спроектировал автоматизированную систему обработки жалоб с двумя контурами
• Настроил маршрутизацию заявок менеджерам публичной компании через Telegram и Email-рассылки