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。
最初のプロダクトをつくる。AIの仮説を試す。あるいは、何千人にも使われるシステムを動かす。私はエンジニアリングとプロダクトの判断をひとつにつなげます。
アイデアを検証可能な最初のバージョンにし、アーキテクチャと実装に取り組み、チームが次につくるものを決めるところまで支援できます。技術上のトレードオフを、プロダクトと利用者への影響として説明します。
何をつくっているのか、どこで止まっているのか、どんな結果なら役に立つ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には11人目のメンバーとして参加し、初期段階からプロダクトづくりに携わりました。複数のコンポーネントを担当し、1日7,000〜10,000人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。学生の提出課題を評価するMLモデルも開発しました。ChatGPTが登場する前のことです。
米国向けQA Engineeringプログラムの立ち上げにも参加しました。TripleTenでは、AI、バックエンドエンジニアリング、学習体験をつなぎ、パーソナライゼーションやMastery Depth Trackerに取り組みました。
約1年間、学生の提出課題を自動評価するスタートアップIAWYを開発しました。ラテンアメリカの2つのブートキャンプでプロダクトを導入しました。
現在は、動物病院向けCRMであるAliwioの共同創業者兼CTOを務めています。また、AIによる事前ヒアリングと医療専門家を組み合わせるSymptomatoのテクノロジーアドバイザーでもあります。バルセロナを拠点に、プロダクト判断、アーキテクチャ、実装を横断して仕事をしています。
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
- まだ不確かなアイデアを、焦点の定まった実験に変えます。動くプロトタイプをつくり、仮説を検証し、大きな開発に入る前に何をプロダクトにすべきかを判断します。
- 初期プロダクトの構築
- 最初のバージョン、アーキテクチャ、バックエンド、インターフェースを横断して仕事をします。今つくるもの、見送るもの、実際の利用にどう持ち込むかをチームと決めます。
- 評価できるAIエージェント
- 答えがもっともらしいかだけでなく、なぜ失敗したかを明らかにします。ツール利用、メモリ、検索、復旧を検証し、確認できるトレースと再現可能なテストを整えます。
- 小さなモデルと測定されたトレードオフ
- 特定のタスクに対する蒸留とファインチューニングを検討します。品質、速度、メモリを基準モデルと比較し、その選択に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、学生プロジェクトのML評価、学習を前に進めるフィードバックを設計します。これらをカリキュラム、学習者の自信、継続率につなげます。
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
共同創業者兼CTOとして、独立系の動物病院向けCRMの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
Symptomatoの技術面を助言しています。AIアシスタントが状況を整理し、その後に医療専門家が会話へ加わるサービスです。
TripleTen
AIエンジニア
2021年12月〜2026年1月
AIによる評価、情報検索、個別指導のシステムを、アーキテクチャから本番リリースまで構築しました。
計画と実行に分かれたアーキテクチャでAI評価システムを設計・実装しました。評価の待ち時間を8.4秒から0.6秒へ短縮し、14倍高速化しました。また、140件の旧式な自由記述式クイズを置き換えました。
1日10万件を処理するKafkaベースのCMSベクトル化パイプラインを構築しました。セマンティック検索を一から本番まで担当し、検索の利用率を9%向上させ、コンテンツ到達時間を18%短縮しました。
演習問題の自動生成を構築し、問題作成時間を2.5時間から18分に短縮しました。社内向けVS Code拡張機能もリリースし、学生の問い合わせ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、音声合成を接続しました。安定版まで改善し、セッション成功率97.8%、最初の応答までの中央値1.3秒を達成しました。
学習のパーソナライゼーションを設計し、学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をつなぎ、学習者の自信を測り、追加練習が必要な分野を特定しました。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
学生プロジェクトを自動評価するスタートアップIAWYを共同創業し、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AIチューターのプロダクトビジョンとロードマップを定めました。ラテンアメリカの2つのブートキャンプで導入に成功しました。
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。入力データの正規化、属性抽出、構造化特徴量の生成、自然な商品説明の作成までを扱いました。
Yandex Praktikum
ソフトウェアエンジニア
2018年3月〜2021年12月
チームの11人目として参加し、初期段階からプロダクトをつくったメンバーの一人として、複数のコンポーネントに携わりました。
1日7,000〜10,000人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以前に、学生プロジェクトを評価するMLモデルを開発し、Web Developmentプログラムの立ち上げにも参加しました。
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、変化に対応しながら拡張できるスタートアップ向け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。
Earlier work
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。