TIM TUEV / ТАШКЕНТ, UTC+5 / ОТКРЫТ К REMOTE И РЕЛОКАЦИИ

Стратег по
внедрению ИИ

Соединяю бизнес, продукт и ИИ-инженерию.

Превращаю бизнес- и продуктовые задачи в ИИ-системы — от выбора модели и стратегии инференса до агентов, памяти, retrieval и деплоя.

[ ОБСУДИТЬ РОЛЬ ] CV GITHUB ↗ LINKEDIN ↗

SYNTHETIC MIND // TOPOLOGY GAZE SYNTHETIC MIND

AVAILABLE FOR HIRE AVAILABLE

INITIALIZING 3D NEURAL TOPOLOGY...

┌

┐

└

┘

GAZE: Y: 0.0° // P: 0.0°

◉ TRACKING

КЛЮЧЕВАЯ ПОЗИЦИЯ

От бизнес-задачи
к ИИ-системе

БИЗНЕС

ВХОД →

Формулирование задачи
Потребности пользователей и workflow
Бизнес-ценность
Регуляторные ограничения
Стоимость и unit-экономика

ИИ-СИСТЕМА

СЕРЕДИНА

Выбор и заземление моделей
LoRA / доменная адаптация
Инференс и квантование
Агенты и tool calling
Память и иерархический retrieval
Строгие evals и бенчмарки

ПРОДУКТ

→ ВЫХОД

Архитектура систем
Рабочие прототипы
Деплой и упаковка
Негаллюцинирующий UX
Измерение KPI

«Моя работа происходит в середине.»

Бизнес-команды часто точно знают, что нужно улучшить, но не понимают, какой ИИ-подход оправдан технически и экономически. ИИ-инженеры понимают модели и инфраструктуру, но не всегда владеют продуктовым, пользовательским и бизнес-контекстом. Я соединяю эти два мира.

БОЕВЫЕ ПРОДАКШН-СИСТЕМЫ

Избранные системы

Автономные операционные процессы проектов, границы комплаенса и пайплайны оценки кандидатов — для продакшн-нагрузок.

SYSTEM / 003 ИИ-ОПЕРАЦИИ И АГЕНТЫ АКТИВЕН

2026

Philipp — ambient ИИ-менеджер проектов

Ambient ИИ-менеджер проектов: слушает рабочий чат без conversational-спама, ведёт структурированный Kanban и передаёт валидированные задачи в автономный цикл кодинга.

0 API Tokens

ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ SYSTEMD CRONS

Issue → PR

АВТОНОМНЫЙ ЦИКЛ КОДИНГА

[ АГЕНТНЫЙ ДИСПЕТЧЕР ]

12-секундный скользящий debounce-батч за один forward pass оценивает решения PM и Speech. Одобренные тикеты поднимают headless-воркеры Antigravity CLI: checkout ветки, синтез кода, тесты и PR.

[ КЕЙС И АРХИТЕКТУРА ] СПЕЦИФИКАЦИЯ →

ТОПОЛОГИЯ: AMBIENT PM И АВТОНОМНЫЙ CODE WORKER

┌───────────────────────────────────────────────┐
│ CONVERSATION STREAM (Telegram Groups/DMs)     │
└───────────────────────┬───────────────────────┘
                        │ 12s Debounced Conversation Batch
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ GEMINI 3.8 FLASH (Single-Pass Dual Decision)  │
│  ├─ PM Decision: Triage vs Candidate Inbox    │
│  └─ Speech Decision: Clarify vs [NO_REPLY]    │
└───────────┬───────────────────────┬───────────┘
            │ Mutation              │ Output
            ▼                       ▼
┌─────────────────────────┐ ┌───────────────────┐
│ SQLite/WAL Task Store   │ │ Telegram Suppress │
│ Mechanical Dedupe Check │ │ Silent Bot Filter │
└───────────┬─────────────┘ └───────────────────┘
            │ Dispatched Ticket
            ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ HEADLESS ANTIGRAVITY WORKER (Autonomous Loop) │
│ - Branch checkout (task/KEY)                  │
│ - Code synthesis, unit test execution & diff  │
│ - Generates pull request & reports diffstat   │
└───────────────────────────────────────────────┘

SYSTEM / 004 ОЦЕНКА КАНДИДАТОВ И КОМПЕТЕНЦИЙ АКТИВЕН

2026

HR Screener

Асинхронная платформа скрининга кандидатов: локально очищает русские PII и разговорный шум до отправки в облако, давая ~35% компрессии токенов и обоснованные оценки компетенций.

PII маскируются до облака

КЛИЕНТСКИЙ REGEX И ЛЕКСИЧЕСКИЙ САНИТАЙЗЕР

< 8s / ~$0.001

ASYNC WORKER (DEEPSEEK V4 FLASH)

[ ПРИВАТНОСТЬ И КОМПЛАЕНС ]

Входящие транскрипты MyMeet проверяются HMAC-SHA256, очищаются от таймстампов и слов-паразитов и анонимизируются в токены [PERSON_N] до отправки в облако — с аудитом стоимости до долей цента.

[ КЕЙС И АРХИТЕКТУРА ] СПЕЦИФИКАЦИЯ ПАЙПЛАЙНА →

ТОПОЛОГИЯ: ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ САНИТАЦИЯ И ОЦЕНКА

┌───────────────────────────────────────────────┐
│ INCOMING TRANSCRIPT (MyMeet Webhook / DOCX)   │
└───────────────────────┬───────────────────────┘
                        │ HMAC-SHA256 & Idempotency Key
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ GO ECHO API GATEWAY (`cmd/api`)               │
│ - Constant-time signature verification        │
│ - Enqueue tasks.TypeEvaluateTranscript        │
│ - Immediate HTTP 202 Accepted response        │
└───────────────────────┬───────────────────────┘
                        │ Redis Task Queue
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ ASYNQ TASK WORKER ENGINE (`cmd/worker`)       │
│  ├─ Strip MyMeet timestamps & speech fillers  │
│  ├─ Mask Cyrillic names to [PERSON_N] tokens  │
│  ├─ Structure into XML <dialogue> (-35% size) │
│  └─ DeepSeek V4 Flash: JSON competency score  │
└───────────────────────┬───────────────────────┘
                        │
                        ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ POSTGRESQL AUDIT TRAIL & TOKEN LEDGER         │
│ - Strict separation of raw text vs scrubbed   │
│ - Exact prompt/completion cost accounting     │
└───────────────────────────────────────────────┘

[ ВСЕ 5 СИСТЕМ В КАТАЛОГЕ → ]

СИСТЕМНЫЙ ВЗГЛЯД

По всему ИИ-стеку

Слои, по которым я работаю — от выбора модели до продуктового внедрения.

01 МОДЕЛИ

выбор моделей карты возможностей архитектуры reasoning мультимодальность dense vs MoE

карты возможностей важнее хайпа

02 АДАПТАЦИЯ

синтетические датасеты LoRA fine-tuning alignment и steering eval-харнесы

доменные данные бьют большие модели

03 ИНФЕРЕНС

CUDA и MLX квантование (AWQ/GGUF/EXL2) llama.cpp / vLLM компромиссы железа

латентность и стоимость — решения архитектуры

04 СИСТЕМЫ

агенты и tool use MCP-серверы иерархический retrieval субстраты памяти provenance

память и retrieval определяют потолок

05 ДЕПЛОЙ

бюджеты латентности экономика токенов приватность и air-gapped надёжность local vs cloud

ограничения прежде всего: приватность, бюджет, надёжность

06 ПРОДУКТ

негаллюцинирующий UX интеграция в workflow user adoption бизнес-ценность проектирование систем

adoption — единственный бенчмарк

Tim Tuev .01 Ташкент, UZ

Цель — выбрать простейшую систему решающую сложнейшую задачу

просто
просто
просто меньше, но точнее »

ЛАБОРАТОРНЫЕ ЖУРНАЛЫ

Лаборатория инференса

Запускаю модели, а не только дёргаю API. Практические эксперименты с открытыми моделями, рантаймами инференса, пределами железа и компромиссами деплоя.

EXP / 001 2026

СТРОГИЕ ДАННЫЕ

Полевые заметки

Опубликованные исследовательские заметки, реконструкции бенчмарков и эмпирические исследования.

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЗАМЕТКА / 16 АВГ 2026 / LONGMEMEVAL / SKINKI

Когда графовый retrieval не переносится

Граф типизированных связей поднял синтетический multi-hop recall@10 с 0.325 до 0.800. На малой выборке LongMemEval он упал ниже BM25. Ранняя заметка о победах «формы бенчмарка», реальном диалоге и о том, что случилось дальше.

0.325 → 0.800

RECALL@10 НА СИНТЕТИКЕ (MULTI-HOP)

0.168 vs 0.193

LONGMEMEVAL: ГРАФ ПРОТИВ BM25

AI MEMORY RETRIEVAL GRAPHRAG SKINKI

ЧИТАТЬ ЗАМЕТКУ →

ВСЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МЕТОДОЛОГИИ →

БАЗОВЫЙ ОПЫТ

Вторая половина

До глубокой работы с ИИ-системами я почти десять лет занимался дизайном, продуктом и креативным лидерством.

Этот опыт стал второй половиной моей текущей работы: понимание пользователей, бизнес-ограничений, коммуникации, информационных систем и продуктового опыта. Поэтому я не строю технологии ради технологий.

БРЕНД И ДИЗАЙН-СИСТЕМЫ

Многоуровневая типографика, дизайн-токены, системы айдентики и целостные цифровые дизайн-языки.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ И НАВИГАЦИОННЫЕ СХЕМЫ

Сложные информационные архитектуры, системы навигации и иерархическая визуализация данных.

ПРОДУКТ И ПУТИ КЛИЕНТА

Продуктовый дизайн с нуля, onboarding, high-conversion воронки и enterprise UX.

ПРОФИЛЬ

Обо мне

TIM TUEV / 2026 ТАШКЕНТ

Новая волна ИИ вытянула меня из креативного лидерства в модели, инференс, агентов и R&D ИИ-систем.

Сегодня мой главный навык — между двумя мирами: понимать, что нужно бизнесу, понимать, что реально умеет текущий ИИ, и проектировать систему, которая их соединяет.

Я активно работаю с кодинг-агентами для реализации и быстрых итераций. Моя зона ответственности — формулировка задачи, архитектура, эксперименты, оценка и продуктовые решения, при этом я продолжаю углублять собственную инженерную базу.

НАЁМ И КОНТАКТ

Сейчас открыт к

Международные remote-команды, роли с релокацией и избранные high-impact возможности в Ташкенте.

ВНЕДРЕНИЕ ИИ

Перевожу enterprise-процессы в практичные и экономичные ИИ-решения.

АРХИТЕКТУРА ИИ-РЕШЕНИЙ

End-to-end стеки инференса, retrieval, агентной и local-first памяти.

ТЕХНИЧЕСКИЙ ИИ-ПРОДУКТ

Бизнес-KPI, технические команды и негаллюцинирующий UX в одних руках.

ВНЕДРЕНИЕ НА СТОРОНЕ КЛИЕНТА

Hands-on интеграция у клиента, быстрые прототипы и инженерные итерации.

БАЗА Ташкент, Узбекистан

ЧАСОВОЙ ПОЯС UTC+5 (гибкое пересечение с EU/US)

ФОРМАТ Remote / релокация / локально

ЯЗЫКИ Английский — профессиональный / Русский — родной

[ ОБСУДИТЬ РОЛЬ — TIMOTHY.TUEV@GMAIL.COM ]

TELEGRAM ↗ / LINKEDIN ↗ / СМОТРЕТЬ CV →

Стратег по внедрению ИИ

От бизнес-задачи к ИИ-системе