Подробный инженерный фреймворк выбора между workflow и агентом: критерии, архитектурные паттерны, evals, безопасность, стоимость и план внедрения.
Игорь Якушев
обо мне ML инженер. Поиск, рекомендации, LLM, MLOps
Строю ML и GenAI-системы. Пишу про архитектуру и системный дизайн - статьи и кейсы: паттерны, антипаттерны, чеклисты
Посты
Статьи
Здесь я делюсь опытом, мыслями и практиками ML/AI систем. От архитектуры до наблюдаемости.
Практический гайд по запуску RAG-агента поддержки с tool-calls: архитектурный контракт, release-gates, policy-контроль, observability и FinOps.
Практический каркас MLOps для релиза модели: какие гейты обязательны до выкладки, как держать качество, SLO и стоимость под контролем.
Проекты
Кейсы
Проекты с задачами, архитектурой и метриками.
Голосовой AI для колл-центра
On-prem голосовой AI-оператор закрывает 72% звонков без человека за 0.96 с со снижением стоимости на 58%.
Клиент: NDA Сфера: FinTech
Проблема: 600 мест в контакт-центре, ожидание 9 минут, штрафы за SLA и новые требования AI Act, регламенты устаревают быстрее, чем успевают учить операторов.
Решение: On-prem стек со стримингом, каскадом моделей, оркестрацией и базой знаний. Правила безопасности и ручная эскалация.
Платформа оценки стоимости ML‑инференса
Внутренний инструмент для профилировки latency, throughput и $/req моделей в проде
Клиент: NDA Сфера: E-commerce
RAG-ассистент для каталога
MVP чат-поиск с автоматизацией деплоев, экспериментов и мониторинга качества
Клиент: NDA Сфера: E-commerce
Обо мне
Обо мне
Я Игорь Якушев . Проектирую ML-решения, которые выдерживают трафик, экономят деньги и не ломаются в субботу ночью.
Начинал с маркетинга и бизнеса, пока не пришел к инженерии. Сейчас отвечаю за поиск и рекомендации на проде с 10+ млн запросов в сутки.
Мой фокус это системы, которые живут под нагрузкой, не ломаются и не требуют героя.
«make AI boring again»
ML-инженер · System design · Продуктовый подход
Связаться
Контакты
Готов к обсуждению ML‑проектов и внедрений, отвечаю лично.
Игорь Якушев,
ML-инженер
обо мне Мое текущее время: --:-- Amsterdam
Senior/Staff ML Engineer. System design, ownership, высоконагруженные ML-системы.
Быстрее всего
Написать в Telegram