Alexey Berezka
J'apporte l'IA dans le travail industriel - et je construis la mienne au grand jour.
Dans l'unité automobile et industrielle de Kyocera, mon travail mêle conseil interne et ingénierie : d'abord des entretiens et des cartographies de processus avec les personnes qui font le travail, puis les outils d'IA les mieux adaptés, qu'il s'agisse de Microsoft 365 Copilot, de Claude, d'OpenAI ou d'autre chose. Avant cela, plus de trois ans de logiciel automobile critique pour la sécurité chez ZF, où le code ne part que quand il tient.
Systèmes d'IA que j'ai construits et que j'exploite en production
Pas des démos. Chacun d'eux tourne sur ma propre infrastructure, tous les jours.
JARVIS - Système d'exploitation IA multi-agents
DeepSignal - Pipeline LLM autonome
Système de connaissances RAG hybride
Infrastructure IA auto-hébergée & MCP
Conception & développement web
De l'atelier au déploiement de l'IA
Kyocera Automotive and Industrial Solutions
Priorités : conseil interne - analyse des processus et entretiens, évaluation d'outils d'IA, gouvernance et adoption - plus le développement d'agents et de flux Copilot. Étudiant salarié de 05 à 09/2026, à temps plein depuis 10/2026.
Karlsruher Institut für Technologie
Master executive au KIT HECTOR School (90 ECTS, ~20 mois), la technology business school du KIT pour les ingénieurs en poste. Mémoire remis en 09/2026, diplôme attendu en 10/2026. Le cursus mêle profondeur technique (plateformes numériques, IA, logiciel, sécurité) et vision managériale (stratégie, décisions, finance, innovation), avec une spécialisation en Autonomous Robotics - smart manufacturing et Industrie 4.0. Il a changé ma façon de penser les décisions technologiques : non pas « qu'est-ce qui est techniquement possible ? » mais « qu'est-ce qui est juste, compte tenu de la stratégie, des capacités et du risque ? »
ZF Pilsen
Développement de logiciels embarqués pour des ECU de série dans un environnement réglementé et critique pour la sécurité. Réduction de 25 % des cycles de validation grâce à l'automatisation des pipelines de tests HiL.
Association de recherche et de production « Typhon »
Travail sur des systèmes de mesure pour la surveillance météo aéronautique, dans un environnement réglementé où la documentation devait être exacte.
Stream
Création de modèles prédictifs pour la segmentation client et de pipelines de reporting automatisés - réduisant de 40 % la charge manuelle des analystes.
Technologies avec lesquelles je travaille
La plupart des projets d'IA s'arrêtent aux slides. Moi, je l'intègre au travail quotidien - et je reste jusqu'à ce que ça tienne.
Je m'appelle Alexey. Je travaille sur l'IA et la transformation digitale chez Kyocera Automotive and Industrial Solutions à Dietzenbach : étudiant salarié de 05 à 09/2026, à temps plein depuis 10/2026. L'essentiel du travail, c'est du conseil interne : je parle avec les personnes qui font le travail, je cartographie comment les choses se passent vraiment, je vérifie quels outils d'IA conviennent et j'aide à fixer les règles pour les utiliser. Ensuite, je construis avec l'outil d'IA qui convient le mieux - Microsoft 365 Copilot, Claude, OpenAI ou un autre - là où cela a vraiment son utilité. Sur mon temps libre, je construis de l'IA au grand jour - un assistant personnel qui relie Claude, OpenAI et Perplexity, de la recherche ML sur les signaux de trading, et ce site. Tout tourne sur mes propres serveurs, tous les jours.
Au KIT, j'ai écrit mon mémoire de master sur la façon dont les industriels adoptent réellement l'IA : un modèle de décision pour le traitement d'image par IA dans les PME industrielles, fondé sur des entretiens d'experts et de vrais critères de décision plutôt que sur le discours des fournisseurs. Je l'ai remis en septembre 2026 ; le diplôme est attendu en octobre 2026. Ce travail m'oblige à rester honnête sur ce que l'IA peut apporter et ce qu'elle ne peut pas.
Avant l'IA, j'ai écrit du logiciel automobile critique pour la sécurité chez ZF pendant plus de trois ans, et avant cela j'ai travaillé sur des systèmes de mesure pour l'aviation et sur l'analyse de données. Dans ces domaines, rien ne part tant que ça ne tient pas en conditions réelles. C'est l'exigence que j'apporte aujourd'hui : une IA qui survit à la production, pas seulement à la démo. Loin de l'écran, vous me trouverez à la salle de sport, sur la route ou en train de lancer la prochaine expérience - en quatre langues (EN · RU · DE · CZ).
Ce qui me garde affûté
Sport & discipline - entraînement presque tous les jours.
Photographie - je shoote et je partage sur Instagram.
Impression & design 3D - des impressions fonctionnelles et des modèles STL que je publie sur MakerWorld.
Langues - russe, anglais, allemand et tchèque ; l'italien ensuite.
Un ingénieur qui parle les deux langues
Je me situe entre la salle des serveurs et le conseil d'administration. Je sais écrire le code, sécuriser l'infrastructure et concevoir le pipeline de données - puis expliquer à la direction, en termes métier clairs, ce que cela coûte, ce que cela rapporte et où se situe le risque. Une IA bâtie sur des périmètres de données européens, avec le RGPD et l'AI Act de l'UE traités comme des contraintes de conception, pas comme des ajouts de dernière minute.
Vie & travail sur Instagram
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