Доступен для работы · открыт к релокации

Яков Зубехин/Backend & AI/LLM инженер & Fullstack

Я строю системы, на которых работает ваш продукт.

От LLM-ассистентов и видеостриминга до SIP-телефонии и мультиэквайринга — проектирую и довожу до продакшена бэкенд, на который опирается ваш продукт.

Бразилиа, Бразилия · открыт к релокации и удалёнке
Избранные проектыНачать разговор
Фото Якова Зубехина
01

Чем я полезен

Проектирую, довожу до продакшена и поддерживаю системы, которые должны выдерживать реальную нагрузку.

Типичные проекты: LLM-ассистенты и RAG-поиск, real-time чат и стриминг, интеграции платежей и POS, SIP-телефония. Работаю на Python — Django, DRF и FastAPI — и ценю надёжность, производительность и чистые системы, которые выдерживают продакшен, а не только демо.

За 4 года выпустил 18+ продакшен-продуктов в доставке еды, ритейле, edtech, умных зданиях и недвижимости. Основа — бэкенд, но работаю по всему стеку, когда проекту это нужно: React/Next.js на вебе и Flutter, Kotlin и Swift в мобайле.

Образование

Магистр, авиакосмическая инженерия — Московский авиационный институт

B2B / Контракт

Доступен для контрактной работы через собственную компанию — Iakov Zubekhin LTDA · CNPJ 66.795.280/0001-80

4+
Лет в продакшене
18+
Продуктов выпущено
02

Избранные проекты

Несколько задач посложнее, доведённых до продакшена. Нажмите на карточку, чтобы раскрыть.

Задача

Покупателям нужны были точные ответы и рекомендации по товарам — строго из живого каталога, без выдуманных характеристик.

Решение

Сделал полноценный MCP tool-агент поверх гибридного поиска — полнотекстовый поиск PostgreSQL вместе с pgvector (HNSW) — с валидацией фактов и чисел, которая отсекает всё, чего нет в каталоге. Структурный классификатор интентов маршрутизирует запросы; ответы стримятся через WebSocket, а качество измеряется e2e/регресс-harness с детерминированным реплеем.

Результат

Ассистент, который отвечает и рекомендует строго из живого каталога — без выдуманных характеристик, — со стримингом в стиле ChatGPT и измеримыми порогами качества.

DjangoDRFMCPChannelsPostgreSQL FTSpgvectorHNSWCelery
03

Стек

Инструменты, к которым я тянусь, сгруппированы по назначению.

Бэкенд

  • Python
  • Django
  • DRF
  • FastAPI
  • Celery
  • Django Channels
  • pytest

Данные и поиск

  • PostgreSQL
  • PostGIS
  • pgvector
  • Redis
  • SQLAlchemy
  • S3 / MinIO

AI / LLM

  • RAG
  • Vector search
  • Embeddings
  • LLM orchestration
  • Tool calling
  • Streaming

Real-time и телефония

  • WebSockets
  • Daphne / ASGI
  • Asterisk
  • PJSIP
  • SIP
  • HLS

Платежи и интеграции

  • Stripe
  • Telegram Bots
  • iiko
  • Apple Pay
  • Twilio
  • Push (FCM/APNs)
  • +14 ещё

DevOps и инфра

  • Docker
  • Docker Compose
  • GitLab CI/CD
  • nginx
  • Sentry
  • Ubuntu

Мобильная разработка

  • Flutter
  • Dart / BLoC
  • Kotlin
  • Swift / RxSwift
  • Firebase

Фронтенд

  • React
  • Next.js
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
  • HTML / CSS / JS
04

Опыт

Backend / Fullstack инженер

SMD Agency
СейчасОкт 2023 — н.в.
Удалённо · Москва
  • Бэкенд для продакшен iOS/Android/Web-приложений на Django/DRF и FastAPI.
  • Сделал AI-ассистента (MCP tool-агент, гибридный поиск по каталогу, стриминг), real-time чат/уведомления и фоновые пайплайны.
  • Интегрировал платежи (Stripe, Square), POS/CRM (iiko, amoCRM) и телефонию; вёл CI/CD и продакшен-поддержку.

Backend / Fullstack инженер

Svetorezerv

Сен 2022 — Дек 2023
Москва
  • Построил AI-платформу видеостриминга и систему умной автоматизации закупок (Django/Channels, Celery).
  • Подписанное HLS-воспроизведение, биллинг Stripe, медиа в S3/MinIO и автоматический пайплайн мультиязычного дубляжа.
  • Автоматизация закупок: поиск поставщиков, генерация RFQ, классификация ответов и AI-сравнение предложений.
05

Обсудим задачу

Открыт к найму, контракту и удалёнке — и к релокации. Расскажите, что вы строите, и я скажу, как это реализую.

B2B / Контрактное сотрудничество

Iakov Zubekhin LTDA · CNPJ 66.795.280/0001-80

Языки
  • Русский — родной
  • Английский — средний
  • Португальский — средний
Скачать CV (PDF)