Resume / 2026

Максим Кочергин

Senior Full Stack AI Engineer

Senior Опыт 2+ года Одинцово · Remote Россия English — B2 Готовность: ASAP t.me/Drakedog_ee

Full Stack AI Engineer с опытом создания AI-продуктов полного цикла: от архитектуры и технического дизайна до production-деплоя и сопровождения. В NK-JAX спроектировал и вывел в production платформу SEO Magic, AI-конструктор Rich Content и корпоративную RAG-систему ответов на отзывы маркетплейсов. В Авито разрабатывал внутренние платформы автоматизации и AI-решения в кросс-функциональной команде со зрелыми инженерными процессами. Сочетает LLM, RAG и workflow-автоматизацию с полным стеком TypeScript / React / Node.js / Python и культурой production-ready разработки.

ИИ и автоматизация

Навыки

Языки
TypeScript, Python, JavaScript, SQL
Фреймворки
React, Next.js, Node.js, FastAPI, Tailwind CSS, Vite, REST, Webhooks, OAuth, JWT
Данные
PostgreSQL, MySQL, Redis, Qdrant, pgvector, ChromaDB, Supabase
AI
OpenAI, Claude, Gemini, LangChain, RAG, LLM, Prompt / Context Engineering, AI Agents
Инфра
Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, GitHub Actions, Linux, AWS, S3, MinIO
Архитектура
Микросервисы, Clean Architecture, Event-Driven, SOLID, TDD, Agile / Scrum
Инструменты
n8n, RabbitMQ, Apache Kafka, Git, Jira

Опыт

Инженер по автоматизации / AI Full Stack Developer

Авито

Внутренние платформы автоматизации и AI-решения для корпоративных сервисов.

TypeScript · Node.js · PostgreSQL · n8n · Docker · GitLab · REST API

Senior Full Stack AI Engineer

NK-JAX

AI-first продукты для e-commerce: генерация SEO и Rich Content, автоматизация отзывов на базе LLM и RAG.

TypeScript · React · Node.js · PostgreSQL · Supabase · n8n · RabbitMQ · Qdrant · OpenAI · Claude · Docker · GitLab CI/CD

Fullstack-разработчик

Axioma

AI-сервисы и автоматизация бизнес-процессов: RAG, Python backend, интеграции и клиентский веб.

Python · n8n · Docker · PostgreSQL · RAG · LLM · REST API · Webhooks

Образование

МГТУ им. Н. Э. Баумана 2023 · Бакалавр, факультет биомедицинской техники · Автоматизация технологических процессов и производств

Медицинский университет «Реавиз», Самара 2017 · Стоматологический факультет

Подход

Системно проходит путь от требований и архитектуры до production-сопровождения. Держит code review, документацию и инженерные стандарты даже при высокой скорости поставки. Работает и самостоятельно — собирая AI-продукты с нуля — и в большой распределённой команде со зрелыми процессами.