Дата-сайентист и инженер-программист · Ташкент, Узбекистан
Проектирую и создаю безопасные, продуманные приложения — и внедряю AI‑автоматизацию в процессы и мультиагентные системы.
Проекты под ключ для бизнеса — от разбора задачи и архитектуры до запуска и поддержки. Telegram-боты и магазины, CRM, кассы, платформы и AI-ассистенты — с безопасностью по умолчанию и кодом, который ваша команда сможет поддерживать без меня.
4+ лет в коммерческой разработке · 2+ лет в прикладном AI · Работаю на русском, узбекском и английском · Открыт для проектов и консультаций
Избранные работы
Системы, которые не подводят в продакшене.
Платформы и сервисы, которые я спроектировал и построил, — торговля, кредитные решения, финтех и AI-системы. Названия клиентов и продуктов не раскрываются; инженерия — настоящая.
Сначала проектирование
Архитектура — раньше кода.
Красивый интерфейс поверх непродуманной системы — это долг, а не продукт. До начала разработки я прорабатываю предметную область, данные, архитектуру и то, как система ведёт себя при сбоях, — и фиксирую решения письменно. Поэтому эти проекты работают в продакшене, а не только на демо.
- систем спроектировано и построено
- 10
- автотестов в этих системах
- 2 000+
- проектных и эксплуатационных документов
- 300+
Предметная область и требования
Процессы, роли, правила и граничные случаи описываются до первой строки кода — противоречия решаются на бумаге, где это дёшево.
Архитектура и данные
Границы модулей, модель данных, контракты интеграций и ADR с отвергнутыми альтернативами.
Сбои и безопасность
Что происходит при отказе, атаке или плохих данных — и как мы об этом узнаём. Безопасность — часть проекта, а не финальный чек-лист.
Проверяемость
Тесты, наборы для оценки качества и проверки в CI, которые не дают системе тихо сломаться по мере роста.
Торговая платформа в Telegram с оформлением в рассрочку
Интернет-магазин внутри Telegram — каталог, оформление в рассрочку, вход по SMS, платежи, бот для операторов и полноценная админ-панель — в продакшене у ритейлера электроники.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
Читать кейс
Движок принятия кредитных решений для рассрочки
Сервис скоринга и принятия решений, который превращает схему процесса риск-отдела в версионируемую исполняемую политику — два гейта, правила лимитов, очередь ручной проверки и строгий контроль платных запросов в кредитное бюро.
- Python
- FastAPI
- Pydantic
- structlog
Читать кейс
AI-аналитик как SaaS: вопросы к базе данных и документам на обычном языке
Мультитенантный продукт: владелец бизнеса подключает базу данных или загружает документы и получает цифры, таблицы и графики в ответ на вопросы на русском, узбекском или английском — каждый SQL-запрос проверяется до выполнения.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL + pgvector
- sqlglot
Читать кейс
Платформа финансового анализа и подбора финансирования для малого бизнеса
Переписывание работающего финтех-продукта: анализ отчётности по 14 коэффициентам со скорингом, каталог из 595 кредитных предложений 31 банка, импорт налоговых форм и AI-консультант, который только объясняет посчитанные движком цифры.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Redis
Читать кейс
Офлайн-анализ документов на узбекском языке
Полностью локальная RAG-система для длинных PDF на узбекском — латиница или кириллица, включая сканы, — которая отвечает на вопросы со ссылками на страницы и формирует выводы, не выпуская ни байта данных за пределы машины.
- Python
- FastAPI
- Docling
- Tesseract OCR
Читать кейс
Ассистент для вопросов к корпоративным базам данных на обычном языке
Внутренний инструмент: команда задаёт вопросы к нескольким рабочим базам данных на обычном языке и получает ответ, таблицу и точный SQL — за защитным шлюзом, который делает изменение данных невозможным.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL + pgvector
- MySQL
Читать кейс
Также спроектировал и построил
- Собственная разработка (R&D)Движок двойной записи и база знаний по исламским финансамГлавная книга и бухгалтерский движок на правилах, инварианты которых обеспечивает сама база данных, плюс двуязычный RAG по стандартам исламских финансов со ссылками на страницу и пункт.
- Розничные магазиныPOS-платформа для розницы — переписана во вторую версиюКассовая система на штрихкодах: начиналась как монолит на Django в реальном магазине и была переписана во вторую версию на новой архитектуре — FastAPI + React, более лёгкий и быстрый интерфейс, смены, инвентаризации, возвраты, лояльность и Telegram-бот для владельца.
- Публичный Telegram-сервисБот уведомлений о старте продаж в кинотеатрахПубличный Telegram-бот, который следит за расписанием кинотеатров и уведомляет подписчиков, как только открываются предпродажи или появляются новые сеансы на выбранные фильмы.
- Практика финансового моделированияАвтоматизация Excel с помощью AI для финансовых аналитиковНабор инструментов и рабочий процесс, с которыми финансовый аналитик с 20+ годами опыта в Excel описывает задачу обычным языком и получает работающий Python-скрипт, формирующий оформленные книги Excel.
Что я делаю
Веб-платформы, внутренние инструменты, API и продукты на основе AI.
Для компаний, стартапов и государственных организаций — от первой версии до системы, которую ваша команда поддерживает годами.
AI-автоматизация и агенты
LLM-агенты и мультиагентные процессы, которые берут на себя рутину вашей команды — с защитными ограничениями, журналом действий и подтверждением человеком там, где это важно.
Что входит в результат
- Проектирование процесса
- Оркестрация агентов
- Интеграции
- Тесты качества (evals)
Ассистенты, которые отвечают по вашим документам (RAG)
Ассистенты, которые отвечают по вашим документам и данным на узбекском, русском или английском — точно, со ссылками на источники и достаточно безопасно, чтобы открыть их клиентам и сотрудникам.
Что входит в результат
- Пайплайн загрузки данных
- Поиск и ранжирование по документам
- Чат-интерфейс
- Мониторинг качества
Бэкенд-платформы и API
Ядро вашего продукта или внутреннего инструмента — API, интеграции, учётные записи и права доступа — построенное так, чтобы новые функции не ломали старые. Python/FastAPI, PostgreSQL.
Что входит в результат
- Архитектурный документ
- API с OpenAPI-описанием
- Тесты и CI/CD
- Инструкция по развёртыванию
Инженерия данных и аналитика
Пайплайны, дашборды и модели, которые превращают сырые данные в решения, на которые ваша команда может опираться.
Что входит в результат
- ETL / ELT-пайплайны
- Модели данных
- Отчётные дашборды
- ML-прототипы
Каждый проект я сдаю с документацией, тестами и передачей дел — чтобы систему можно было поддерживать и развивать без меня.
Как я работаю
Спокойный и прозрачный процесс.
Пять предсказуемых шагов — и после каждого у вас на руках остаётся документ.
Что вы получаете в любом случае
- Архитектурный документ
- Исходный код с тестами
- CI/CD-пайплайн
- Инструкция по развёртыванию
- Чек-лист безопасности
- Сессия передачи знаний
- Полные права на код, инфраструктуру и аккаунты
Понять
Цели, ограничения, пользователи и риски — сначала вашими словами. Мы договариваемся, что значит «готово», до того как написана первая строка кода.
Результат:Описание объёма работ, рисков и оценка
Спроектировать
Модульная структура, модель данных, модель безопасности и план работ. Решения фиксирую письменно — чтобы к ним можно было вернуться, обсудить и пересмотреть.
Результат:Архитектурный документ
Строить итерациями
Типизированный код, тесты и ревью с первого дня. Вы видите работающее ПО каждую неделю, а не демо в конце.
Результат:Работающее ПО каждую неделю
Защитить и проверить
Проверки безопасности, граничные случаи, нагрузочные тесты и мониторинг — плюс набор тестов (evals) для AI-части, чтобы качество измерялось, а не предполагалось.
Результат:Отчёт о тестах и безопасности
Запустить и сопровождать
Развёртывание, документация и сессия передачи знаний, а дальше — либо полная передача вашей команде, либо сопровождение по договорённости. Как вам удобнее.
Результат:Инструкция по эксплуатации и передача дел
Стек
Инструменты, с которыми я работаю.
Выбираю под проект, а не по привычке: проверенное и «скучное» там, где важна надёжность, новое — там, где это явно окупается.
- Языки
- PythonTypeScriptSQL
- Бэкенд
- FastAPIPostgreSQLSQLAlchemyRedisCelery / ArqDocker
- AI / LLM
- Anthropic & OpenAI APIsLangGraph / LangChainRAG pipelinespgvector / QdrantEvaluation & guardrails
- Данные
- pandasscikit-learnAirflowdbt
- Фронтенд и инфраструктура
- ReactGitHub ActionsLinuxCaddy / nginx
Обо мне
Коротко обо мне.
Я Олимжон Ахмаджонов, дата-сайентист и инженер-программист из Ташкента. Окончил Университет Инха (Школа компьютерной и информационной инженерии) и начинал как бэкенд-разработчик на Python: делал API и сервисы, которые должны были надёжно работать с первого дня.
Уже больше 2 лет я занимаюсь прикладным AI — ассистенты по документам, агентные процессы, AI-чаты и data science. Для меня главное — чтобы всё это работало в реальной эксплуатации: ответы, которые можно проверить, агенты, которые оставляют решения за человеком, и системы, которые ваша команда сможет поддерживать без меня. Дисциплина та же, что и в бэкенде: понятная архитектура, безопасность, тесты и документация.
Я работаю напрямую с бизнесом, стартапами и государственными командами — на русском, узбекском или английском — как человек, который сам проектирует, создаёт и передаёт систему. Если это похоже на вашу ситуацию — буду рад обсудить.
- Локация
- Ташкент, Узбекистан
- Образование
- Университет Инха в Ташкенте · SOCIE
- Языки
- Русский, Узбекский, Английский
- Статус
- Открыт для проектов и консультаций
- Форматы работы
- Проекты · Абонентское сопровождение · Консалтинг
Опыт
От бэкенда к прикладному AI.
Четыре роли за четыре года — от первых Telegram-ботов до AI-систем в продакшене. Тот самый путь, на котором стоят проекты выше.
июль 2024 — наст. время
Ташкент, Узбекистан
Дата-сайентист · Datamicron
AI-автоматизация: проектировал и внедрял RAG-системы, сложные LLM-процессы и мультиагентные архитектуры (LangChain, LangGraph, LangSmith); prompt engineering для надёжных структурированных ответов; инструменты извлечения данных на LLM; чат-копайлот, строящий графики по данным из онтологий; поставка как бэкенд-сервисы на FastAPI и Flask; периодически — дообучение моделей.
PythonLangChainLangGraphLangSmithFastAPIFlask
июнь 2023 — май 2024
Ташкент, Узбекистан
Python-бэкенд-разработчик · 4DX
Медицинская информационная система для частной клиники с ~10 ролями пользователей (врачи, лаборанты, бухгалтеры, кассиры, медсёстры, склад) — у каждой своя логика и страницы; Telegram-бот, отправляющий пациентам результаты анализов; юнит-тесты для API; администрирование серверов и контейнеризация в Docker.
PythonDockerTelegram Bot API
июнь — август 2022
Ташкент, Узбекистан
Бэкенд-разработчик · Fizmasoft
Два крупных проекта для государственных услуг: публичный сайт и большая административная панель для отслеживания и управления процессами найма.
Python
декабрь 2021 — апрель 2022
Ташкент, Узбекистан
Бэкенд-разработчик · ITGO
Первая работа: Telegram-боты (интернет-магазин и HR), административные панели для сайтов, лендинги и CRM/ERP-системы для автоматизации бизнес-процессов.
PythonTelegram Bot API
Вопросы
Что клиенты спрашивают в первую очередь.
Коротко и честно. Не нашли ответа — спросите ассистента или напишите мне.
Кому принадлежат код, инфраструктура и аккаунты?
Вам — полностью. Всё создаётся в ваших аккаунтах или передаётся при завершении: исходный код, CI/CD, серверы, домены и сторонние сервисы. Полная передача прав — стандартная часть каждого проекта, а не опция.
Вы подписываете NDA?
Да. Значительная часть моей работы идёт под NDA — поэтому некоторые кейсы на этом сайте анонимизированы. Могу подписать ваш вариант или предложить стандартный взаимный NDA до обсуждения деталей.
Сколько времени занимает проект?
Сфокусированный ассистент или пилот автоматизации обычно выходит в продакшен за 8–12 недель. Крупные платформы делаются поэтапно, с работающим ПО каждую неделю — вы видите прогресс с первой недели, а не демо в конце. Точная оценка появляется на этапе изучения задачи.
Как устроена удалённая работа?
Удалённо из Ташкента (UTC+5), с удобным пересечением с европейскими и центральноазиатскими часовыми поясами. Еженедельные демо, решения фиксируются письменно, общий трекер задач открыт вам в любой момент. Очно в Ташкенте — по договорённости.
Что происходит после запуска?
На ваш выбор: полная передача — документация, инструкция по эксплуатации и сессия передачи знаний вашей команде — или сопровождение по договорённости. В любом случае система строится так, чтобы ваша команда могла работать с ней без меня.
Как устроена оплата?
Работаю как ИП — с договором и счетами. Старт — с частичной предоплаты, дальше оплата идёт поэтапно, каждый этап — после приёмки результата. Валюта — как удобно вам. Процедуры государственных закупок — не проблема.
Можете ли вы подключиться к существующему коду или команде?
Да. Всё начинается с короткого аудита — архитектура, безопасность, тесты — и письменного списка находок. Затем договариваемся, что улучшать или какие функции делать. Правило простое: система должна стать более поддерживаемой, чем была до меня.
На каких языках можно общаться?
Английский, русский и узбекский — встречи, переписка и документация на том языке, который удобнее вашей команде.
Контакты
Давайте создадим что-то надёжное.
Расскажите о проекте — достаточно нескольких предложений. Отвечаю в течение 1–2 рабочих дней.