ML ENGINEER / DATA SCIENTIST

Gonchar Daniil

Работаю с задачами любой сложности и специфики

5+ лет
NLP · LLM · RAG

01 / Экспертиза

Области компетенций

Корпоративные RAG-системы для поиска по Confluence, DWH, SQL-витринам, PDF и сканам. Разделяю offline-контур подготовки знаний и online-контур ответа.

Hybrid retrievalLLM rerankingVersion-aware retrievalContext tighteningSource attribution

Контролирую версии и доступы, объединяю dense- и sparse-поиск, сужаю широкий пул кандидатов через LLM reranking и формирую ответы только по компактному контексту с обязательными ссылками на источники.

Стек

bge-m3 + BM25Qdrant · HNSWQwen3-NextStructure-aware chunkingSchema-aware promptingDocling + EasyOCR

Tool orchestrationStateful workflowsDependency graphsSafe executionEarly stop

NERLayout parsingOCRDoclingEasyOCR

Model servingStreaming pipelinesInference optimizationExperiment trackingDrift monitoring

02 / Проекты

Подход через реальные задачи

Case 01

CorpGPT Knowledge RAG

Задача: Поиск по Confluence, DWH, SQL, таблицам и сканам.
Решение: Гибридный retrieval, Qdrant HNSW, Docling + EasyOCR, rerank, source attribution и version-aware filters.
Роль: Проектирование retrieval-пайплайна и ограничений генерации.

Статус: Подробности по запросу.

Case 02

Data Change Analysis Agent

Задача: Объяснять изменения витрин и расчётов.
Решение: Разбор SQL и регламентов, dependency graph, ReAct и tool-calling; симуляция вместо прямого SQL execution.
Роль: Архитектура агента и защитные ограничения.

Статус: Подробности по запросу.

Case 03

Data Incident RCA Agent

Задача: Искать причины деградаций данных по ETL, релизам, SLA и lineage.
Решение: Stateful workflow, контекст инцидента, приоритизация гипотез и early-stop.
Роль: Reasoning-пайплайн и управление глубиной поиска.

Статус: Подробности по запросу.

Case 04

Document Intelligence Pipeline

Задача: Извлекать данные из нестабильных PDF, таблиц и сканов.
Решение: Layout parsing, OCR, regex, NER и нормализация.
Роль: End-to-end обработка документов.

Статус: Подробности по запросу.

03 / Отзывы

Отзывы коллег и партнёров

Здесь появятся отзывы коллег и партнёров после подтверждения публикации.

04 / Контакты

Есть задача в области ML, NLP или LLM? Давайте обсудим.

Telegram @gonchardaniil GitHub Lainterus1

Gonchar Daniil

Области компетенций

LLM & RAG / CorpGPT

AI Agents

NLP & Document Intelligence

Production ML

Подход через реальные задачи

CorpGPT Knowledge RAG

Data Change Analysis Agent

Data Incident RCA Agent

Document Intelligence Pipeline

Отзывы коллег и партнёров

Оставить отзыв

Есть задача в области ML, NLP или LLM? Давайте обсудим.