Distillation d’un modèle pour captures d’écran
Une expérience de vision de 7B vers 2B avec une chaîne d’entraînement et d’évaluation reproductible. Une petite preuve de concept, y compris les moments où les métriques m’ont induit en erreur.
Un premier produit à construire, une hypothèse d’IA à tester ou un système qui doit fonctionner pour des milliers de personnes. Je relie les décisions d’ingénierie aux décisions produit.
Je peux transformer une idée en une première version testable, travailler sur l’architecture et l’implémentation, puis aider l’équipe à décider quoi construire ensuite. J’explique les compromis techniques par leurs effets sur le produit et sur ses utilisateurs.
Dites-moi ce que vous construisez, où vous êtes bloqué et à quoi ressemblerait un résultat utile.
sergey.paarfenov@gmail.comJ’ai rejoint Yandex Praktikum comme onzième membre de l’équipe et j’ai participé à la construction du produit dès ses débuts. J’ai travaillé sur plusieurs composants, conçu l’architecture de test du simulateur de programmation utilisé chaque jour par 7 000 à 10 000 étudiants, et développé un modèle de ML pour évaluer leurs projets. C’était avant ChatGPT.
J’ai également contribué au lancement du programme QA Engineering aux États-Unis. Chez TripleTen, mon travail reliait l’IA, l’ingénierie backend et l’expérience d’apprentissage, notamment la personnalisation et le Mastery Depth Tracker.
Pendant environ un an, j’ai développé IAWY, une startup consacrée à l’évaluation automatique des projets d’étudiants. Nous avons lancé le produit dans deux bootcamps en Amérique latine.
Aujourd’hui, je suis cofondateur et CTO d’Aliwio, un CRM pour cliniques vétérinaires, et conseiller technique de Symptomato, un service qui associe collecte de contexte par l’IA et professionnels de santé. Je vis à Barcelone et travaille à la jonction des décisions produit, de l’architecture et de l’implémentation.
Une expérience de vision de 7B vers 2B avec une chaîne d’entraînement et d’évaluation reproductible. Une petite preuve de concept, y compris les moments où les métriques m’ont induit en erreur.
Un environnement expérimental pour mesurer comment la compaction de la mémoire modifie les décisions d’un agent, avec des résultats qui ont contredit ma propre hypothèse.
CS231n : apprentissage profond pour la vision par ordinateur
Systèmes d’information
Cofondateur et CTO
févr. 2026 à aujourd’hui
Comme cofondateur et CTO, je suis responsable de l’architecture technique et de l’ingénierie produit d’un CRM pour cliniques vétérinaires indépendantes.
Conseiller technique
janv. 2026 à aujourd’hui
Je conseille Symptomato sur les choix techniques. Le service utilise un assistant IA pour recueillir le contexte, puis fait intervenir un professionnel de santé dans la conversation.
Ingénieur IA
déc. 2021 à janv. 2026
J’ai construit des systèmes d’évaluation, de recherche d’information et de tutorat par IA, de l’architecture jusqu’aux mises en production.
J’ai conçu et implémenté un système d’évaluation fondé sur une architecture de planification et d’exécution. J’ai ramené la latence de 8,4 à 0,6 seconde, soit un facteur quatorze, et remplacé 140 anciens questionnaires à réponse libre.
J’ai construit une chaîne de vectorisation du CMS avec Kafka, capable de traiter 100 000 éléments par jour. J’ai livré la recherche sémantique de bout en bout, augmenté de 9 % l’engagement avec la recherche et réduit de 18 % le temps d’accès au contenu.
J’ai construit la génération automatique d’exercices, ramenant leur temps de création de 2,5 heures à 18 minutes. J’ai aussi livré une extension VS Code interne qui a réduit de 27 % le temps moyen de support par problème étudiant.
J’ai travaillé sur le mode vocal du tuteur IA Dot, reliant WebRTC, reconnaissance vocale, LLM et synthèse vocale. J’ai contribué à sa stabilisation, avec 97,8 % de sessions réussies et une médiane de 1,3 seconde avant la première réponse.
J’ai contribué à la personnalisation de l’apprentissage et construit des fonctionnalités qui ont amélioré la rétention des étudiants. Pour le Mastery Depth Tracker, j’ai relié produit et ingénierie afin de mesurer la confiance des apprenants et d’identifier les sujets à retravailler. J’ai aussi participé au lancement du programme QA Engineering aux États-Unis.
Cofondateur et CPO
août 2023 à juil. 2024
J’ai cofondé et développé IAWY, une startup d’évaluation automatisée des projets d’étudiants. J’ai défini la vision produit et la feuille de route d’un tuteur IA intégré aux plateformes d’apprentissage existantes. Nous l’avons lancé avec succès dans deux bootcamps en Amérique latine.
Chercheur en IA
oct. 2023 à janv. 2024
J’ai conçu une chaîne d’enrichissement de fiches produit : normalisation des données d’entrée, extraction d’attributs, génération de caractéristiques structurées et rédaction de descriptions en langage naturel.
Ingénieur logiciel
mars 2018 à déc. 2021
J’ai été la onzième personne à rejoindre l’équipe et l’une de celles qui ont construit le produit dès ses premières étapes, en contribuant à plusieurs composants.
J’ai conçu l’architecture de test du simulateur de programmation utilisé chaque jour par 7 000 à 10 000 étudiants.
J’ai développé un modèle de ML pour évaluer les projets des étudiants avant ChatGPT et contribué au lancement du programme de développement web.
Ingénieur logiciel
oct. 2019 à oct. 2020
J’ai construit des produits pour des startups avec React et TypeScript, en privilégiant l’adaptabilité et l’évolutivité.
Spécialiste de l’apprentissage
oct. 2018 à janv. 2020
J’ai travaillé comme spécialiste de l’apprentissage à Moscou.
Ingénieur logiciel
nov. 2017 à oct. 2018
J’ai construit des produits d’assurance avec React.
Ingénieur et enseignant
2016 à 2019
European Gymnasium
Informatique et développement web.
Spaces
Ingénierie produit pour l’immobilier commercial.
MCS
Enseignement d’Arduino, Swift, Python, du web et de la réalité virtuelle.