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creerò e metterò in produzione infrastrutture e pipeline per agenti AI di produzione
Slava
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Il tuo agente lavora in un notebook o su una VM. Adesso deve sopravvivere a utenti reali: lavori lunghi, limiti API, costi dei token e la domanda delle 3 del mattino su perché ha risposto in modo sbagliato. Lo porterò in produzione e lo renderò osservabile.
Cosa ottieni:
- Il tuo agente o app RAG distribuito su Cloud Run, ECS o Kubernetes
- Database vettoriale: Qdrant gestito o self-hosted, con backup
- Code e worker in modo che i run lunghi dell'agente sopravvivano agli timeout HTTP
- Tracciamento per richiesta: prompt, chiamate agli strumenti, latenza e costo dei token
- Secrets manager, IAM a minimo privilegio, rete privata, limiti di velocità sulle chiamate LLM
- Fase di eval in CI in modo che una modifica al prompt non venga rilasciata se la qualità cala
- Terraform per tutto, più un runbook
Perché io: costruisco questi sistemi, non solo li ospito. Markdex è il mio motore RAG open source su Qdrant, Loki MCP Server è il mio strumento di osservabilità per gli agenti, StatusHarbor è il mio SaaS in produzione. 16 anni di backend e infra.
Come funziona:
1) Invi già il repo e dove gira oggi
2) Invi un piano e una stima mensile dei costi entro 24 ore
3) Deploy su staging prima, tu test, poi facciamo il passaggio definitivo
4) call di passaggio e documentazione
Porti un'app funzionante. Costruire l'agente è il mio altro lavoro, felice di combinarli.
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Slava
Senior Software Engineer Technical Lead
- DaAlbania
- Membro dagen 2018
- Ultima consegna2 mesi
Lingue
Inglese
You get AI that actually ships: agents that answer calls and chats around the clock, RAG that gives correct answers from your own data and automated workflows that cut manual work for your team. With 16+ years in software as an engineer and tech lead, I help you skip the failed-demo phase. I design the simplest architecture that fits your goal and deliver production-ready code with tests, docs and a clean handover. Typical path: a short call, an architecture plan in days, a working system in weeks, not months.
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FAQ
Traduzione automatica.
La mia app deve essere in una lingua specifica?
No. Python, TypeScript e Go sono le più comuni. Se gira in un container posso distribuirla. Se non è ancora containerizzata, farlo è parte del pacchetto Basic.
Quale vector database usi?
Qdrant di default, gestito o self-hosted nel tuo cloud. Se già usi pgvector, Pinecone o Weaviate, mantengo ciò che hai finché non c'è una ragione chiara per spostarlo.
Puoi self-hostare il modello?
Solo se ne vale la pena. Per la maggior parte dei prodotti un’API ospitata con rate limit e caching è più economica e semplice. Se hai un requisito stringente di self-hosting, dillo nel primo messaggio e ti farò un preventivo separato.
Cosa mi offre il tracciamento?
Ogni richiesta mostra il prompt, i pezzi recuperati, le chiamate agli strumenti, la latenza e il costo dei token. Quando un utente segnala una risposta cattiva, apri quel run esatto invece di indovinare.
Chi paga per cloud e uso LLM?
Tu lo fai, dai tuoi account. Lavoro tramite un IAM role o un service account che puoi revocare, e mando una stima dei costi prima che qualcosa venga applicato.
Puoi anche costruire o sistemare l'agente?
Sì, quello è il mio lavoro con gli AI agent. Se hai bisogno di entrambi, scrivimi prima e definirò un ordine unico invece di due.
Come gestite la sicurezza?
Le chiavi API vivono nel tuo secret manager del cloud, mai nel repo. Lavoro tramite un ruolo IAM o un account di servizio che puoi revocare in qualsiasi momento. Le tracce sono prive di PII prima della memorizzazione e le chiamate agli strumenti vengono eseguite contro una allowlist. Un test di penetrazione completo o un audit di conformità è fuori ambito.
