Прямые ответы
Вопросы, которые задают до того, как написать.
Работает удалённо с командами в любом часовом поясе, европейские и британские рабочие часы покрываются по умолчанию. Эти системы работают для пользователей более чем в 10 странах. Берёт постоянные инженерные роли, а также отдельные контрактные и проектные работы, удалённо и в любом часовом поясе. Большая часть этой работы идёт с командами в Европе, Великобритании, Северной Америке и Австралии. Когда компания нанимает из-за рубежа, проектная работа оформляется как консультационная, а не как трудоустройство, поэтому местное разрешение на работу не требуется ни одной из сторон.
Кто такой Диксит Джайн?
Диксит Джайн это ИИ-инженер и консультант по автоматизации, который строит промышленных LLM-агентов, конвейеры генерации с опорой на поиск и системы голосового ИИ. Он работает в In Time Tec над корпоративным генеративным ИИ, имеет степень B.Tech по информатике в JK Lakshmipat University и публикуется на thedixitjain.com под ником @thedixitjain в GitHub и LinkedIn. Это имя носят и другие специалисты; здесь речь о том, кто строит ИИ-системы.
Какую работу берёт Диксит Джайн?
Постоянные инженерные роли, а также отдельные контрактные и проектные работы. Он работает удалённо с командами в любом часовом поясе, включая США, Великобританию и Европу. Когда компания нанимает из-за рубежа, проектная работа оформляется как консультационная, а не как трудоустройство, поэтому местное разрешение на работу не нужно ни одной из сторон. Запросы на contact@thedixitjain.com.
Что Диксит Джайн действительно вывел в продакшен?
Более 25 систем в продакшене, пользователи более чем в 10 странах, работа с более чем 12 командами. Названные примеры с описаниями на этом сайте: MarqHire AI для найма, AgentFlow для работы с документами, Brandry для генерации сайтов на ИИ и ZeroPing, открытый инструмент ревью кода. Кейсы охватывают ИИ-конвейер лидов, RAG-систему по корпоративным документам и голосового агента поддержки.
На каких ИИ-системах он специализируется?
Агентные системы и поиск. Конкретно: мультиагентная оркестрация в LangGraph, RAG-архитектуры на LlamaIndex с гибридным плотным и разреженным поиском поверх Qdrant и Pinecone, голосовые агенты и слой надёжности вокруг всего этого: оценка качества, запасные пути, маскирование персональных данных, контроль контента, обнаружение обхода ограничений и наблюдаемость. Бэкенды на Python и FastAPI, фронтенды на TypeScript и Next.js, развёртывание на Azure AI с Redis.
Какой точности поиска достигают его RAG-системы?
Более 85 % точности поиска на RAG по корпоративным документам, достигнутые гибридным плотным и разреженным поиском и генерацией с опорой на источники, а не одной моделью эмбеддингов. Полная архитектура описана в кейсе о поиске по корпоративным документам на этом сайте.
Занимается ли он консультированием по автоматизации помимо инженерии?
Да, и здесь это одна и та же работа. Более 50 автоматизированных процессов и более 40 % ручной работы убрано у команд, с которыми он работал. Работы начинаются с операционной задачи, будь то лиды, гниющие в почте, горящая очередь поддержки или знания, запертые в PDF, и идут назад к минимальной архитектуре, которая эту задачу снимает.
Работает ли он с компаниями в Европе и Великобритании?
Да. Работа удалённая, и большинство проектов идёт с командами в Европе, Великобритании, Северной Америке и Австралии, с европейскими и британскими рабочими часами по умолчанию. Когда компания нанимает из-за рубежа, проектная работа оформляется как консультационная, а не как трудоустройство, поэтому местное разрешение на работу не нужно ни одной из сторон.
Строит ли Диксит Джайн ИИ-агентов?
Да, и в продакшене, а не в виде демо. AgentFlow запускает пять специализированных агентов в DAG на LangGraph поверх рабочих документов, с агентом-проверяющим, единственная задача которого отклонять утверждения, которые он не может подтвердить фрагментом источника. MarqHire AI использует голосового агента, проводящего первичные скрининг-звонки. В работе с агентами значение имеет то, что вокруг модели: вызов инструментов, явные графы вместо свободной болтовни, запасные пути и понимание того, когда агенту пора остановиться и позвать человека.
Может ли он связать ИИ с ERPNext и CRM-системами?
Да. Доработка и интеграция ERPNext это задокументированная часть работы: собственные doctype и состояния процессов для производства и солнечной энергетики, а также автоматизация между ERPNext и окружающими инструментами, чтобы записи перестали перепечатывать. Со стороны CRM кейс о конвейере лидов охватывает сбор, обогащение, дедупликацию, ИИ-квалификацию, маршрутизацию и дожим, записываемые обратно в существующую CRM.
Какие системы автоматизации он может построить?
Приём, квалификацию, маршрутизацию и дожим входящих лидов. Сбор визиток и документов с OCR в структурированные записи CRM. Поиск контактов для исходящих писем, обогащение, сегментацию, генерацию под лид и передачу человеку при ответе. Автоматизацию поддержки с эскалацией человеку. Автоматизацию процессов ERPNext и CRM. Конвейеры контента, UGC и публикаций в соцсетях. На сегодня более 50 автоматизированных процессов, с кейсами на этом сайте про конвейер лидов, сбор визиток, операции в ERPNext, персонализацию исходящих писем и движок контента.
Какой у него опыт с n8n?
n8n это слой оркестрации в большей части автоматизации здесь, включая конвейер лидов, сбор визиток, последовательности исходящих писем и движок контента. Интересное в этой работе редко бывает счастливым путём: это дедупликация, битая запись, недоступный API, поведение при повторах и решение о том, какие сбои должен увидеть человек, а не проглотить молча.
Может ли он строить системы голосового ИИ?
Да. Chatterbots.ai это мультиарендная платформа голосового ИИ с разговорами голос в голос, ответами с опорой на знания, определением языка среди более чем 50 языков, записью на встречи и приёмом оплаты. MarqHire AI проводит голосовые скрининг-собеседования. Также есть кейс о голосовом агенте поддержки, охватывающий речь в реальном времени, вызов инструментов и тёплую передачу оператору с сохранением контекста.
Может ли он строить ИИ-продукты SaaS?
Да, включая те части, которые к ИИ не относятся. Brandry генерирует целые сайты по описанию в одну фразу. Chatterbots.ai мультиарендный, с white-label оформлением, квотами по тарифам, биллингом через Stripe и хранением данных с учётом GDPR. LawBot Africa работает на тарифах со счётчиком, от бесплатного уровня до командных аккаунтов. В каждом случае платформенная работа, мультиарендность, биллинг, квоты и аналитика, занимала не меньше, чем слой модели.
Как связаться с Дикситом Джайном?
Письмом на contact@thedixitjain.com или через форму обратной связи на thedixitjain.com. Полное резюме с опытом и образованием находится на thedixitjain.com/resume. Запросы о ролях, проектная работа и вопросы о том, как устроена любая из этих систем, все читаются и получают ответ.
Как он подходит к защите данных, и могут ли ИИ-системы работать там, где данным нельзя покидать сеть?
Обращение с данными проектируется, а не описывается на странице с условиями. Слой надёжности в его корпоративной работе включает маскирование персональных данных, контроль контента и обнаружение обхода ограничений. В Chatterbots.ai требования GDPR определили политику хранения данных как решение уровня схемы, а не как страницу настроек. Там, где данным нельзя покидать сеть, системы поиска развёртываются на своей инфраструктуре, а ZeroPing выполняет ревью кода полностью на локальных моделях через Ollama, без единого исходящего запроса на всём пути. Каждый из этих пунктов описан в разборе той системы, к которой он относится, поэтому ничего из этого не нужно принимать на веру.