AI/ML muhandisi
Men real foydalanishda ishlaydigan AI tizimlarini yarataman: LLM va vektor qidiruv, AWS asosidagi maʼlumotlar konveyerlari va MLOps.
2 yildan ortiq vaqtdan beri AI/ML tizimlarini yarataman va yuritaman. Soʻnggi ish joyimda, ishlatilgan avtoehtiyot qismlar sotadigan onlayn doʻkonda, yagona AI/ML muhandisi edim. Undan oldin qayta tiklanuvchi energetika kompaniyasida AI jamoasiga rahbarlik qilganman.
Daejeonda (Janubiy Koreya) yashayman va avvalo Janubiy Koreyada AI/ML muhandisi lavozimlarini izlayapman. Keyinroq Germaniyaga koʻchib oʻtishni rejalashtirmoqdaman. Shuningdek, Germaniya va Yevropaning boshqa davlatlarida, jumladan Shveytsariya va Daniyada lavozimlarni hamda masofaviy ishni koʻrib chiqaman.
Tanlangan loyihalar
Qanday ishlashimni koʻrsatadigan toʻrtta loyiha. Har bir loyiha tavsifi muammoni, nima yaratganimni, natijani qanday oʻlchaganimni va u nimani oʻzgartirganini aytib beradi. Sahifalarda ish beruvchilarning kodi va maxfiy maʼlumotlari yoʻq.
Xaridor kerakli qismni oʻz tilida oddiy soʻzlar bilan yozadi, qidiruv esa aynan uning avtomobiliga mos qismni topadi. Vektor qidiruv, nomlangan obyektlarni aniqlash va soʻrovni tozalaydigan LLM modelini birlashtirdim hamda aniqlikni avtomatik tekshiradigan testlar toʻplamini yaratdim.
U davlat R&D dasturining 3000 ta qismdan iborat testida 95%+ natija koʻrsatdi va loyiha tasdiqlandi.
Narxlarni tadqiq qilish uchun bozordagi ishlatilgan ehtiyot qismlar eʼlonlari har kuni kerak edi. Hodisalarga asoslangan konveyer qurdim: jadval boʻyicha Lambda ishchi funksiyalari SQS navbatidan vazifalarni oladi va eʼlonlarni PostgreSQL bazasiga yozadi, biror narsa ishlamay qolsa esa CloudWatch ogohlantirish beradi.
U testlarda, eng kichik maʼlumotlar bazasi instansiyasida, kuniga 5 mln eʼlon degan maqsadga yetdi. Real ishda esa manbadagi soʻrovlar cheklovi tufayli u kuniga taxminan 5000 eʼlon bilan chegaralandi.
Ikkita modelni ishga tushirgan jamoaga rahbarlik qildim: biri quyosh elektr stansiyasi qancha energiya ishlab chiqarishini bashorat qiladi, ikkinchisi stansiya maʼlumotlaridagi gʻayrioddiy koʻrsatkichlarni aniqlaydi. Ikkalasi ham natijalarini virtual elektr stansiyasiga (VPP) uzatib turdi. VPP — koʻplab stansiyalarni bitta stansiya kabi boshqaradigan platforma.
Bashorat xatoligi 9 foizdan 7 foizga tushdi, bu energiyani Korea Power Exchange birjasida sotish uchun yetarli edi. Anomaliya detektorining precision koʻrsatkichi 35 foiz punktiga, recall koʻrsatkichi esa 37 foiz punktiga oshdi. Joylashtirish vaqti 3 soatdan 15 daqiqaga qisqardi.
Maʼlumotlar jamoasi uchinchi tomon katalog maʼlumotlarini qoʻlda yuklardi. Marka, model, yil va hududni oladigan, mos ehtiyot qismlar maʼlumotini yuklab olib, tozalab, katalogga yozadigan agent jarayonini yaratdim. Vazifalar jadval boʻyicha ishlaydi, nosozlikdan keyin davom etadi va jamoa tekshira oladigan hisobot bilan tugaydi.
Maʼlumotlar jamoasi uchun demo interfeysli ishlaydigan prototip. Men ishdan ketganimda u hali ishga tushirilmagan edi.
Ishlatilgan qism narxini eskirish, talab va jonli bozor signallari asosida hisoblaydigan modelni tadqiq qildim. Kichik real narxlar toʻplamida uning aniqligi taxminan 70–80% boʻldi; buni MAE va MAPE bilan oʻlchadim.
Kompaniyaning ~40 ming mahsulotining har biri uchun inglizcha va koreyscha qisqacha tavsif yozadigan LLM konveyerini yaratdim; u ehtiyot qismlar boʻyicha mutaxassislarning qoidalariga amal qildi. Bu ish konsepsiya isboti (proof of concept) darajasida qoldi.
~40 ming kompaniya yozuvini yangi maʼlumotlar bazasiga koʻchirdim va uchinchi tomon katalogidan 2 milliondan ortiq yozuvni yukladim. Takrorlar olib tashlandi, har bir paket esa atomar yozildi, shuning uchun nosozlik chala yozilgan maʼlumot qoldira olmasdi.
Ish uslubim
2026-yil apreldan beri dasturlarning koʻp qismini Claude Code va Codex kod yozuvchi agentlarini boshqarib yozaman. Agentlar tez ishlaydi. Men ularning atrofiga qoʻygan qoidalar, loyiha qaydlari va tekshiruvlar esa ishni ishonchli qiladi. Natijani oʻzim ishlatadigan ikkita ilova va har kim oʻynay oladigan fizika dvigateli koʻrsatadi.
Ilova telefonimda bankimning Excel koʻchirmasini oʻqiydi. Har bir summa va sanani kod oʻqiydi, kategoriyani AI tanlaydi, har bir qatorni esa men tekshiraman. Keyin qiz doʻstim Telegram orqali menga qancha qarzi borligi haqida xabar oladi.
Hisobimcha, u menga yiliga 40–100 soat tejaydi.
Suhbatni oddiy soʻzlar bilan tasvirlayman, AI agent esa uni tegishli odamlarga bogʻlab saqlaydi va ular haqidagi savollarga javob beradi. Agent faqat telefonimda ishlaydigan vositalar orqali harakat qiladi, oʻchirish esa faqat men bosib tasdiqlaganimda bajariladi.
Bir bosish javobdagi oʻzgarishlarni bekor qiladi. Har bir notoʻgʻri javob haqida esa tuzatish uchun xabar berish mumkin.
Teri, mushak va suyak har bir zarbaga real fizika asosida javob beradi, hammasi brauzerning oʻzida ishlaydi. Fizikaga oid raqamlarni baholay olmayman, shuning uchun har bir test real natijani va unga asos boʻlgan tadqiqotni koʻrsatadi.
Har bir oʻzgarish saytga joylanishidan oldin barcha sinov zarbalari 45 xil variantda qayta bajariladi.
Qoidalar va loyiha qaydlarining yagona markaziy toʻplamini yuritaman, uni 19 ta loyiha yuklaydi: 9 tasi ishda, 10 tasi shaxsiy. Claude Code va Codex bir xil standartlarni oʻqiydi va avvalgi sessiyalar kontekstini davom ettiradi. Qoidalarni yuklay olmagan agent toʻxtashi va soʻrashi shart.
Qoidalar agentlarni oʻzgarishlarni kichik qilishga, hujjatlarni yangilashga hamda maxfiy kalitlarni hech qachon oʻqimaslikka va ishchi (production) maʼlumotlar bazalariga tegmaslikka majbur qiladi. Vazifa faqat real end-to-end tekshiruv oʻtgandan keyingina bajarilgan hisoblanadi.
Claude asosida ishlaydigan kichik xizmat: u barcha ilovalarimga yagona AI kirish nuqtasini beradi. U OpenAI uslubidagi soʻrovlarni qabul qiladi, shuning uchun mavjud mijoz dasturlar oʻzgarishsiz ishlayveradi. Javobni esa JSON Schema formatiga mos qilib qaytaradi.
Shuningdek, u agent siklini ham yurita oladi: model qaysi vositani chaqirishni hal qiladi, vositani esa chaqiruvchi ilovaning oʻzi oʻz maʼlumotlari ustida ishga tushiradi va faqat natijani qaytaradi. Shlyuz ilova maʼlumotlarini saqlamaydi.
Expenses va Network App ilovalaridan tashqari agentlar OneShot Reminder, Notes va Life Simulator ilovalarini ham yaratdi. OneShot Reminder ilovasi ham AI ishlatadi va har bir vazifani saqlashdan oldin mendan tasdiqlashni soʻraydi. Ilovalar imzolangan GitHub Releases orqali oʻzini oʻzi yangilaydi.
Avvalgi ML ishlarim orasida frilans mijozlar uchun yaratilgan, diabetik retinopatiya darajasini aniqlaydigan tasvir tasniflagichlari va quyosh energiyasini bashorat qilish uchun reinforcement learning tajribalari bor. Qolganlari GitHub sahifamda.
Tajriba
Mart 2025 – iyul 2026 Janubiy Koreya (masofaviy)
G-Man Auto Parts · ishlatilgan avtoehtiyot qismlar internet-savdosi
Noy. 2024 – fev. 2025 Masofaviy
Upwork · tibbiy tasvirlar tahlili
Mart 2024 – noy. 2024 Naju, Janubiy Koreya
Recs Innovation · qayta tiklanuvchi energetika
Ikki marta lavozimim oshirildi: Data Science Intern → AI Engineer → AI Team Lead
Koʻnikmalar
Taʼlim va yutuqlar
Kichik rasmlar — diplom va mukofot sertifikatlarining skanerlangan nusxalari, tugʻilgan sana yopilgan. Birini ochsangiz, toʻliq oʻlchamda koʻrasiz.
Aloqa
AI/ML muhandisi lavozimlarini qidiryapman: LLM va qidiruv tizimlari, MLOps, AI backend va maʼlumotlar platformalari. Men bilan bogʻlanishning eng tez yoʻli — e-pochta.