スクリーンショット向けモデルの蒸留
7Bの視覚モデルを2Bへ蒸留し、再現可能な学習・評価パイプラインを構築した実験です。小さな実証ですが、指標に判断を誤らされた点も含めて公開しています。
一緒に仕事ができるかもしれません。
AI機能を評価する、最初のプロダクトをつくる、何千人にも使われるシステムを構築する。そうした課題を、チームが検証して使えるソフトウェアにするお手伝いをします。
まず、役に立つ成果と、それを確かめる方法を決めます。次に最初のバージョンの範囲を定め、アーキテクチャと実装に取り組み、結果をもとに次の一手を判断します。技術上のトレードオフは、プロダクト、チーム、利用者への影響として明確に説明します。
何をつくっているのか、どこで行き詰まっているのか、何を変える必要があるのかを教えてください。
sergey.paarfenov@gmail.comこれまでの仕事について
Yandex Praktikumの初期プロダクトチームに、11人目のメンバーとして加わりました。プロダクトづくりに携わり、1日7,000〜10,000人の受講生が使うコーディング演習環境のテストアーキテクチャを設計しました。ChatGPTが登場する前には、提出されたプロジェクトを評価するMLモデルも開発しました。
TripleTenでは、その仕事がAIによる評価、検索、個別指導へと広がりました。課題は具体的でした。採点時間を短くすること、受講生が必要な教材を見つけやすくすること、演習問題をつくりやすくすることです。バックエンドのアーキテクチャから本番リリースまで担当し、学習のパーソナライゼーションやMastery Depth Trackerに取り組み、米国向けQA Engineeringプログラムの立ち上げにも参加しました。
IAWYの共同創業者兼CPOとして、開発に加えてプロダクトの方向づけも担いました。提出プロジェクトの自動評価を備え、既存の学習プラットフォームに組み込めるAIチューターを開発し、ラテンアメリカの2つのブートキャンプで導入しました。
現在はAliwioの共同創業者兼CTOとして、プロダクトとエンジニアリングの経験を生かし、独立系の動物病院向けCRMを構築しています。Symptomatoではテクノロジーアドバイザーとして、AIが背景情報を集めた後に医療専門家が会話へ加わるサービスの技術設計を支援しています。
公開プロジェクト
エージェントのメモリとプロベナンス
メモリ圧縮がエージェントの判断をどう変えるかを測る実験環境です。私自身の仮説に反する結果も含まれています。
お手伝いできること
- 試す価値のあるAIアイデア
- 対象を絞った課題を選び、比較の基準を定めて、動くプロトタイプをつくります。その結果から、開発を続けるだけの改善をAIがプロダクトにもたらすかを判断します。
- 初期プロダクトの構築
- アーキテクチャ、バックエンド、インターフェースを含め、最初のバージョンを構築します。何を含めるか、何を後に回せるか、実際に使われ始めたときに何がきちんと機能している必要があるかを、チームと決めます。
- 評価できるAIエージェント
- 正しい動作を定義し、ツール利用、メモリ、検索で起きる失敗を調べ、チームが繰り返し実行できる評価を整えます。正常に進む場合に加え、失敗からの復旧も検証します。
- 小さなモデルと測定されたトレードオフ
- 特定のタスクを対象に、蒸留とファインチューニングを試します。同じワークロードで品質、応答時間、メモリ使用量を基準モデルと比較し、小さなモデルを採用する価値があるかを判断します。
- 学習プラットフォームと自動評価
- コーディング演習環境のテストアーキテクチャ、提出プロジェクトを評価するMLシステム、役に立つフィードバックを構築します。これらをカリキュラムや、学習者がつまずく箇所、次に必要な練習につなげます。
学歴と受講コース
Stanford University
Saint Petersburg State University of Finance and Economics
情報システム
これまでの歩み
Aliwio
共同創業者兼CTO
2026年2月〜現在
独立系の動物病院向けCRMを構築し、技術アーキテクチャとプロダクトエンジニアリングを担当しています。
Symptomato
テクノロジーアドバイザー
2026年1月〜現在
AIによる事前ヒアリングと人による支援を組み合わせたサービスの技術面を助言しています。AIアシスタントが背景情報を集め、その後に医療専門家が会話へ加わります。
TripleTen
AIエンジニア
2021年12月〜2026年1月
評価、検索、個別指導のためのAIシステムを構築してリリースし、バックエンドエンジニアリングと学習体験をつなぎました。
計画と実行に分かれた評価システムを設計・実装し、140件の旧式な自由記述式クイズを置き換えました。採点の待ち時間は8.4秒から0.6秒に短縮され、14倍高速化しました。
1日10万件を処理するCMSベクトル化パイプラインをKafka上に構築し、セマンティック検索を設計から本番導入まで担当しました。検索の利用率は9%向上し、コンテンツにたどり着くまでの時間は18%短縮されました。
演習問題の生成を自動化し、問題作成時間を2.5時間から18分に短縮しました。また、社内向けVS Code拡張機能を構築し、受講生の問い合わせ1件あたりの平均対応時間を27%減らしました。
AIチューターDotの音声モードに取り組み、WebRTC、音声認識、LLM、音声合成を統合しました。安定版のリリースに貢献し、セッション成功率は97.8%、最初の応答までの時間の中央値は1.3秒となりました。
学習のパーソナライゼーションに取り組み、受講生の継続率を改善する機能を構築しました。Mastery Depth Trackerではプロダクトとエンジニアリングの仕事をつなぎ、学習者の自信を測り、追加の練習が必要な箇所を特定しました。米国向けQA Engineeringプログラムの立ち上げにも参加しました。
IAWY
共同創業者兼CPO
2023年8月〜2024年7月
IAWYを共同創業し、受講生の提出プロジェクトを自動評価する機能を備えたAIチューターを開発しました。既存の学習プラットフォームに組み込めるチューターのプロダクト方針とロードマップを定め、ラテンアメリカの2つのブートキャンプで導入しました。
Retailhub
AIリサーチャー
2023年10月〜2024年1月
商品情報を拡充するパイプラインを設計しました。元データの正規化、属性の抽出、構造化された特徴量の生成、自然言語による説明文の作成を行います。
Yandex Praktikum
ソフトウェアエンジニア
2018年3月〜2021年12月
プロダクトチームの11人目のメンバーとして加わり、コードのテストや受講生の課題評価に使うシステムを含む、初期のコンポーネントづくりに携わりました。
1日7,000〜10,000人の受講生が使うコーディング演習環境のテストアーキテクチャを設計しました。
ChatGPTが登場する前に、受講生の提出プロジェクトを評価するMLモデルを開発し、Web Developerプログラムの立ち上げにも参加しました。
これまでの経験
Thingyfy
ソフトウェアエンジニア
2019年10月〜2020年10月
ReactとTypeScriptを使い、スタートアップのプロダクトを構築しました。
Yandex School of Data Analysis
学習スペシャリスト
2018年10月〜2020年1月
モスクワで学習スペシャリストとして勤務しました。
Sravni.ru
ソフトウェアエンジニア
2017年11月〜2018年10月
Reactを使った保険プロダクトを構築しました。
以前の仕事
エンジニア、講師
2016年〜2019年
European Gymnasium
コンピューターサイエンスとWeb開発。
Spaces
商業不動産プロダクトのエンジニアリング。
MCS
Arduino、Swift、Python、Web、VRの指導。