Дослідник у галузі AI Infrastructure, автор оригінальної методології «AI-Powered Digitization of Historical Records: Architectures, Pipelines, and Scaling Strategies», Senior Software Engineer та експерт у сфері штучного інтелекту, машинного навчання, обробки природної мови (NLP), оптичного розпізнавання тексту (OCR), масштабованих інформаційних систем і цифрової трансформації історичних даних.Має понад 9 років професійного досвіду у сфері розробки програмного забезпечення, створення високонавантажених розподілених систем та AI-рішень для обробки великих масивів даних. Основний напрям його професійної діяльності — проєктування масштабованої AI Infrastructure для цифровізації, структурування, семантичного аналізу та пошуку історичних документів.З 2019 року бере участь у створенні AI-рішень для цифрової трансформації історичних архівів, працюючи над технологіями, що забезпечують цифровізацію, інтелектуальну обробку та глобальну доступність історичних даних. За його участі створено понад 11,6 мільярда пошукових записів на основі історичних документів. Розроблені ним інженерні рішення демонструють практичне застосування сучасної AI Infrastructure для вирішення складних завдань масштабної цифровізації історичних даних і створення високопродуктивних систем обробки інформації. Серед масштабних інженерних ініціатив — проєкти цифрової трансформації перепису населення США 1950 року, історичних газет, міських довідників та інших архівних колекцій, що зробили історичну інформацію доступною для мільйонів користувачів у всьому світі.
Максим Дячук є автором оригінальної методології «AI-Powered Digitization of Historical Records: Architectures, Pipelines, and Scaling Strategies», опублікованої видавництвом Gutenberg Publishing House. Методологія пропонує комплексний системний підхід до побудови масштабованої AI Infrastructure для цифрової трансформації історичних архівів із використанням OCR, NLP, великих мовних моделей (LLM), машинного навчання, Data Engineering та хмарних технологій. Методологія узагальнює багаторічний практичний досвід автора зі створення виробничих AI-систем для масштабної цифровізації історичних архівів та поєднує сучасні досягнення у сфері OCR, NLP, великих мовних моделей, Data Engineering і хмарної інфраструктури в єдину системну архітектуру. Основні концепції цієї методології також представлені у його наукових і професійних публікаціях, присвячених AI Infrastructure та цифровій трансформації історичних архівів.Наукові та професійні інтереси Максима охоплюють AI Infrastructure, Software Architecture, Data Engineering, Distributed Systems, Cloud Computing, Knowledge Graphs, Generative AI, Intelligent Document Processing, Retrieval-Augmented Generation (RAG) та сучасні методи цифрової трансформації великих інформаційних систем.