Дистилляция модели для скриншотов
Эксперимент по дистилляции vision-модели с 7B до 2B с воспроизводимым пайплайном обучения и оценки. Небольшой proof of concept, включая места, где метрики ввели меня в заблуждение.
Мы можем поработать вместе.
Первый продукт, который нужно собрать, AI-гипотеза, которую нужно проверить, или система, которой предстоит работать для тысяч людей. Я связываю инженерные и продуктовые решения.
Я могу превратить идею в проверяемую первую версию, продумать архитектуру и реализацию и помочь команде решить, что строить дальше. Технические компромиссы я объясняю через их влияние на продукт и людей, которые им пользуются.
Расскажите, что вы строите, где застряли и какой результат был бы действительно полезен.
sergey.paarfenov@gmail.comНемного о моей работе
Я пришёл в Яндекс Практикум одиннадцатым человеком в команде и помогал создавать продукт с самых ранних этапов. Я работал над разными компонентами, спроектировал тестовую архитектуру тренажёра, которым ежедневно пользовались 7–10 тысяч студентов, и разработал ML-модель для проверки проектных работ. Это было ещё до ChatGPT.
Я также помогал запускать программу QA Engineering в США. В TripleTen моя работа связывала AI, бэкенд и образовательный опыт, включая персонализацию и Mastery Depth Tracker.
Около года я развивал IAWY — стартап для автоматической проверки проектных работ студентов. Мы успешно запустили продукт в двух буткемпах в Латинской Америке.
Сейчас я сооснователь и CTO Aliwio, CRM для ветеринарных клиник, и технический советник Symptomato — сервиса, который объединяет сбор контекста с помощью AI и медицинских специалистов. Я живу в Барселоне и работаю на стыке продуктовых решений, архитектуры и реализации.
Открытые проекты
Память и происхождение данных агента
Экспериментальный стенд для измерения того, как сжатие памяти меняет решения агента, включая результаты, которые противоречили моей собственной гипотезе.
С чем ко мне можно прийти
- AI-идея, которую стоит проверить
- Превратить неопределённую идею в сфокусированный эксперимент. Собрать работающий прототип, проверить гипотезу и по результатам решить, что заслуживает полноценной разработки, прежде чем вкладываться в большую систему.
- Создание ранней версии продукта
- Работать над первой версией, архитектурой, бэкендом и интерфейсом. Вместе с командой решать, что строить сейчас, что пока не делать и как довести продукт до реального использования.
- Агенты, которых можно оценивать
- Понять, почему агент ошибается, а не только выглядит ли его ответ правдоподобно. Построить проверки вокруг инструментов, памяти, поиска и восстановления, с понятными трассировками и воспроизводимыми тестами.
- Меньшие модели и измеримые компромиссы
- Исследовать дистилляцию и дообучение модели для узкой задачи. Сравнить меньшую модель с базовой по качеству, скорости и памяти и только потом решить, оправдан ли такой компромисс.
- Образовательные платформы и автоматическая оценка
- Проектировать тестовую архитектуру тренажёров, ML-оценку проектных работ и обратную связь, которая помогает студентам двигаться дальше. Связывать эти системы с программой обучения, уверенностью студентов и удержанием.
Образование и курсы
Stanford University
Saint Petersburg State University of Finance and Economics
Информационные системы
Как я к этому пришёл
Aliwio
Сооснователь и CTO
февраль 2026 — настоящее время
Как сооснователь и CTO я отвечаю за техническую архитектуру и продуктовую разработку CRM для независимых ветеринарных клиник.
Symptomato
Технический советник
январь 2026 — настоящее время
Я консультирую Symptomato по технологиям. AI-ассистент собирает контекст, после чего к разговору подключается медицинский специалист.
TripleTen
AI-инженер
декабрь 2021 — январь 2026
Я создавал AI-системы оценки, поиска и тьюторинга — от архитектуры до продакшен-релизов.
Я спроектировал и реализовал систему AI-оценки с архитектурой plan and execute. Она сократила задержку проверки с 8,4 до 0,6 секунды, то есть в 14 раз, и заменила 140 устаревших заданий со свободным вводом.
Я построил пайплайн векторизации CMS на Kafka, который обрабатывал 100 тысяч элементов в день. Реализовал семантический поиск от начала до конца: вовлечённость в поиск выросла на 9%, а время до нужного контента сократилось на 18%.
Я построил автоматическую генерацию практических заданий и сократил время их подготовки с 2,5 часов до 18 минут. Также выпустил внутренний плагин для VS Code, который сократил среднее время поддержки одного обращения студента на 27%.
Я работал над голосовым режимом AI-тьютора Dot, соединяя WebRTC, распознавание речи, LLM и синтез речи. Помог довести его до стабильного релиза с 97,8% успешных сессий и медианой 1,3 секунды до первого ответа.
Я участвовал в развитии персонализации обучения и создавал функции, которые улучшали удержание студентов. В Mastery Depth Tracker я связал продукт и разработку, чтобы измерять уверенность учащихся и находить темы, где им нужна дополнительная практика. Также я помогал запускать программу QA Engineering в США.
IAWY
Сооснователь и CPO
август 2023 — июль 2024
Я соосновал и развивал IAWY — стартап для автоматической проверки проектных работ студентов. Определил продуктовое видение и дорожную карту AI-тьютора, который встраивался в существующие образовательные платформы. Мы успешно запустили его в двух буткемпах в Латинской Америке.
Retailhub
AI-исследователь
октябрь 2023 — январь 2024
Я спроектировал пайплайн обогащения товарных карточек: нормализацию входных данных, извлечение атрибутов, генерацию структурированных признаков и естественных описаний.
Yandex Praktikum
Разработчик
март 2018 — декабрь 2021
Я пришёл в команду одиннадцатым и был одним из тех, кто создавал продукт с самых ранних этапов, работая над несколькими компонентами.
Я спроектировал тестовую архитектуру тренажёра, которым ежедневно пользовались 7–10 тысяч студентов.
Ещё до ChatGPT я разработал ML-модель для оценки проектных работ студентов и участвовал в запуске программы Web Developer.
Thingyfy
Разработчик
октябрь 2019 — октябрь 2020
Создавал продукты для стартапа на React и TypeScript с упором на адаптируемость и масштабирование.
Yandex School of Data Analysis
Специалист по обучению
октябрь 2018 — январь 2020
Работал специалистом по обучению в Москве.
Sravni.ru
Разработчик
ноябрь 2017 — октябрь 2018
Создавал страховые продукты на React.
Earlier work
Разработчик и преподаватель
2016–2019
European Gymnasium
Информатика и веб-разработка.
Spaces
Разработка продукта для коммерческой недвижимости.
MCS
Преподавание Arduino, Swift, Python, веб-разработки и VR.