Резюме на позицию

Solution Sales Manager · AI/ML · Selectel

Сергей Гаус

AI-продукты,
инфраструктура
и коммерция

Три года руководил performance-маркетинговыми командами: нанимал людей, выстраивал процессы, отвечал за бюджеты, аналитику и KPI. Затем перешел от использования AI-инструментов к созданию собственных продуктов и инфраструктуры.

Сейчас разрабатываю AI-платформу и систему развертывания open-weight моделей на GPU-серверах. Поэтому понимаю и бизнес-задачу, и то, что происходит после продажи — от выбора GPU до API, доступа и эксплуатации.

3 года 3 месяца
руководство командами
10–15 минут
развертывание AI-среды
H100 и RTX 5090
проверенный GPU-стек
16 AI-флоу
в собственной платформе
01

Опыт

Собственные продукты

Основатель и разработчик · GAUS Academy

Проектирую и поддерживаю AI-платформу на Next.js, self-hosted Supabase/Postgres и Docker. Внутри — платежи, партнерская механика, 16 продуктовых AI-флоу и интерфейс на пяти языках.

Параллельно собираю прикладные системы: Telegram-боты, генерацию медиа, Whisper-субтитры, ffmpeg-монтаж, автопубликацию и агентные процессы.

gaus.academy

Международные проекты · NDA

Team Lead · performance marketing

Собрал рабочие процессы команды с нуля, нанимал и обучал специалистов. Руководил YouTube-направлением и координировал производство контента.

Отвечал за рекламные бюджеты и сквозную аналитику: CPL, CPA, ARPU, ROI и ROMI. Проверял гипотезы, оставлял рабочие связки и масштабировал их по понятным метрикам.

02

Выбранные проекты

GPU infrastructure

Развертывание open-weight LLM на чистом GPU-сервере

Одна команда устанавливает Linux-окружение, Docker, llama.cpp или LM Studio, модель, OpenAI-совместимый API, агентную среду, health checks и backup/restore.

Система проверена на RTX 5090 и H100. Полный запуск занимает 10–15 минут. По умолчанию снаружи доступен только SSH; остальные сервисы работают через туннели.

  • Linux
  • Docker
  • llama.cpp
  • OpenAI API
  • SSH
Деталь GPU-модуля и системы охлаждения
02

Web product

Coffee Moffee

Система заказов для кофейни: клиентская витрина, рабочее место сотрудника, лояльность и доставка в едином веб-приложении.

coffe.gaus.academy

Почему Selectel

Интересует переход от AI-экспериментов к управляемой инфраструктуре.

Российским компаниям нужны контуры, где модели работают рядом с данными, а доступ, логи и резервные копии контролирует сама компания. У Selectel для этого есть базовый слой — дата-центры, GPU и облачные сервисы. Мой опыт полезен на следующем шаге: связать технические возможности с конкретной задачей и ее экономикой.