Ivaylo D.
Senior Softwareentwickler, Ruby- und KI-Modell-Integrationsspezialist
Erfahrungen
Senior Softwareentwickler, Ruby- und KI-Modell-Integrationsspezialist
Maropost Inc
- Leitung von KI-gestützten Code-Bewertungsinitiativen mit Ruby und Python, um LLM-generierten Code für den Produktionseinsatz zu entwerfen und zu benchmarken.
- Entwicklung und Pflege von Ruby-Microservices mit Metaprogramming-Patterns zur Unterstützung skalierbarer, API-getriebener Anwendungen mit über 1 Mio. Nutzern.
- Implementierung von Continuous Integration und Code-Qualitätsprüfungen mit GitHub Actions und Jenkins-Pipelines, was Regressionen um 35% reduzierte.
- Integration von LLM-gestützten Assistenten in interne Code-Review-Workflows unter Verwendung von OpenAI und kundenspezifisch feinabgestimmten Modellen zur Automatisierung der PR-Bewertung.
- Entwicklung von Ruby-basierten CLI-Tools für automatisierte Fehlererkennung, Log-Parsing und Testdatengenerierung, was manuellen QA-Aufwand um 40% reduzierte.
- Aufbau von isolierten Ruby-Runtime-Umgebungen zum Benchmarking agentenbasierter LLM-Aufgaben, um eine sichere Ausführung und Modellbewertung zu gewährleisten.
- Entwurf mehrstufiger, containerisierter CI/CD-Prozesse mit Docker für Ruby- und Python-Anwendungen, die auf AWS ECS bereitgestellt werden.
- Optimierung von Ruby-Codebasen durch Performance-Profiling, Speicheroptimierung und Verbesserungen der Testabdeckung (RSpec, Minitest).
- Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Anpassung von Trainingsrichtlinien für domänenspezifisches LLM-Fine-Tuning und Evaluierungs-Pipelines.
- Betreuung von Entwicklern beim Schreiben idiomatischen Ruby-Codes, Verbesserung der Einhaltung der SOLID-Prinzipien und Reduzierung von Code Smells und Anti-Patterns um 60%.
Senior Full-Stack-Engineer für KI-gestützte Webplattformen (Ruby, JS, Python)
Amazon
- Entwicklung von Ruby-on-Rails- und Node.js-Microservices für Kundenanalyse- und E-Commerce-Automatisierungsplattformen mit Millionen Nutzern weltweit.
- Implementierung dynamischer Daten-Ingestion-Pipelines mit Ruby, Python und SQL für KI-gesteuerte Empfehlungssysteme.
- Erstellung von CI/CD-Workflows mit GitLab CI und Docker, um konstante Code-Qualität, automatisiertes Testing und Releases ohne Ausfallzeiten sicherzustellen.
- Durchführung groß angelegter Code-Review-Automatisierung mit statischen Analyse-Tools und kundenspezifischen, Ruby-basierten Linting-Tools.
- Zusammenarbeit mit ML-Teams zur Integration von Natural-Language-Generation-Modellen in Ruby-APIs für die intelligente Erstellung von Produktbeschreibungen.
- Optimierung der Backend-Aufgabenverwaltung mit Sidekiq und Redis, wodurch die Performance von Hintergrundprozessen um 45% verbessert wurde.
- Erstellung und Pflege interner Entwicklerdokumentation, um die Einarbeitung zu beschleunigen und die Dauer von Code-Review-Zyklen zu verkürzen.
- Einsatz von TypeScript und React zum Erstellen von Admin-Interfaces zur Visualisierung von KI-Trainingsmetriken und Testergebnissen.
- Bereitstellung hybrider KI-Microservices (Ruby + Python) für Experiment-Tracking und das Management von Inferenzaufgaben.
- Zusammenarbeit mit Cloud-Infrastruktur-Teams zur Containerisierung älterer Ruby-Anwendungen und Modernisierung von Deployment-Strategien mit AWS Fargate.
Full-Stack-Engineer für skalierbare Ruby- & JavaScript-Anwendungen
Pwrteams
- Entwicklung und Wartung von Ruby-on-Rails-Anwendungen und RESTful-APIs für SaaS- und E-Commerce-Kunden mit über 100.000 täglichen Transaktionen.
- Refactoring großer Ruby-Codebasen durch Metaprogramming und einheitliche Design-Patterns, was die Duplizierung um 30% reduzierte.
- Integration von Backbone.js und frühen React-Komponenten zur Modernisierung von Frontend-Oberflächen mit API-getriebenen Backends.
- Entwicklung automatisierter CI/CD-Workflows mit Jenkins und Capistrano für die kontinuierliche Auslieferung von Ruby-Services.
- Einführung Docker-basierter lokaler Entwicklungsumgebungen zur Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen Produktions- und Entwicklungsumgebungen.
- Durchführung umfangreicher Ruby-Code-Reviews, Identifikation architektonischer Engpässe und Verbesserung der Wartbarkeitsmetriken.
- Erstellung detaillierter technischer Dokumentation für APIs, Datenkontrakte und Unit-Testing-Frameworks (RSpec, Cucumber).
- Entwurf von Datenbankschemata und Optimierung von ActiveRecord-Abfragen zur Steigerung der Datenabrufgeschwindigkeit um 25%.
- Beitrag zu internen Hackathons, Leitung Ruby-fokussierter Teams beim Prototyping von KI-gestützten Debugging- und Logging-Tools.
- Unterstützung von kontinuierlichen Verbesserungsprozessen durch Überwachung der Defektdichte und des Code-Churns in großen Ruby-Repositories.
Zusammenfassung
Senior Full Stack Engineer mit über 12 Jahren Erfahrung in der Web-Anwendungsentwicklung, AI/ML-Integration und im Design groß angelegter Systeme, mit starkem Fokus auf Ruby-basierte Backends und Entwicklung in mehreren Sprachen.
Nachweisliche Expertise im Erstellen, Optimieren und Refaktorieren von Ruby- und Ruby-on-Rails-Anwendungen, in der Integration von LLM-basierten Lösungen und im Entwerfen leistungsstarker Pipelines zur Bewertung und Benchmarking von KI-Modellen.
Erfahren in Training und Deployment generativer KI-Modelle, in der Steigerung der Codequalität durch systematische Code-Reviews und in der Führung von Automatisierungsinitiativen in mehrsprachigen Umgebungen.
Routiniert in der Zusammenarbeit in forschungsorientierten Umgebungen, um klassische Softwareentwicklung mit angewandter KI-Innovation zu verbinden.
Sprachen
Ausbildung
Nanyang Technological University
Bachelor of Computing (Hons), Mathematik und Informatik · Singapur · 4.2
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