Alexey Berezka
Il modo migliore per prevedere il futuro è inventarlo.
Costruisco sistemi di IA agentica che girano in produzione — non slide. Aiuto le aziende in Germania e nell'UE a trasformare il «dovremmo usare l'IA» in software funzionante con un ROI misurabile.
Sistemi IA che ho realizzato e gestisco in produzione
Non demo. Ognuno di questi gira sulla mia infrastruttura, ogni giorno.
JARVIS — Sistema operativo IA multi-agente
DeepSignal — Pipeline LLM autonoma
Sistema di conoscenza RAG ibrido
Infrastruttura IA self-hosted & MCP
Web design & sviluppo
Dall'officina alla messa in produzione dell'IA
Kyocera Automotive and Industrial Solutions
Lavoro su IA e trasformazione digitale in un ambiente industriale tedesco — pratica ingegneristica e ricerca M.Sc. applicate a operazioni reali.
Karlsruher Institut für Technologie
Executive M.Sc. al KIT HECTOR School (90 ECTS, ~20 mesi) — la technology business school del KIT per ingegneri in attività. Il percorso intreccia profondità ingegneristica (piattaforme digitali, IA, software, sicurezza) e ampiezza manageriale (strategia, decisioni, finanza, innovazione). Specializzazione in Autonomous Robotics — smart manufacturing e Industria 4.0. Progettato per colmare il divario tra IT e business — ingegneri che guidano la trasformazione digitale, non solo la eseguono. Il programma ha ricostruito il mio modo di pensare alle decisioni tecnologiche: non "cosa è tecnicamente possibile" ma "cosa è giusto fare considerando strategia, capacità e rischio".
ZF Pilsen
Sviluppo di software embedded per ECU di serie in un ambiente regolamentato e a sicurezza critica (safety-critical). Riduzione del 25% dei cicli di validazione tramite automazione delle pipeline di test HiL.
Associazione di ricerca e produzione «Typhoon»
Progettazione di sistemi di misurazione per il monitoraggio meteorologico aeronautico. Sviluppo di acquisizione dati basata su sensori in un ambiente regolamentato con rigorosi requisiti di documentazione.
Stream
Creazione di modelli predittivi per la segmentazione dei clienti e di pipeline di reporting automatizzate — riducendo del 40 % il lavoro manuale degli analisti.
Tecnologie con cui lavoro
La maggior parte dei consulenti IA si ferma alla raccomandazione. Io vado avanti finché non funziona.
Sono un ingegnere di IA & trasformazione digitale che costruisce i sistemi che raccomanda. Assistenti multi-agente, pipeline LLM autonome, motori di retrieval — li progetto, li distribuisco sui miei server di produzione e li gestisco ogni giorno.
Al KIT HECTOR School sto completando un M.Sc. su come le organizzazioni dovrebbero realmente decidere dove adottare l'IA — un modello di decisione multicriterio strutturato, non lo slogan dei fornitori. È fondato su interviste a esperti in quattro settori e analisi quantitativa.
Prima dell'IA ho passato un decennio nell'ingegneria embedded e safety-critical — ECU automotive in ZF, sistemi di misurazione aeronautici, analisi dati. Conosco tutta la filiera: dai vincoli del microcontrollore fino al business case in consiglio di amministrazione.
Ciò che mi tiene affilato
Palestra & disciplina — allenamento quasi tutti i giorni.
Fotografia — scatto e condivido su Instagram.
Stampa & design 3D — stampe funzionali e modelli STL che pubblico su MakerWorld.
Lingue — russo, inglese, tedesco e ceco; il prossimo è l'italiano.
Un ingegnere che parla entrambe le lingue
Mi colloco tra la sala server e il consiglio di amministrazione. So scrivere il codice, mettere in sicurezza l'infrastruttura e progettare la pipeline di dati — e poi spiegare alla dirigenza, in termini di business chiari, quanto costa, quanto rende e dove sta il rischio. IA costruita su perimetri di dati europei, con GDPR e AI Act dell'UE trattati come vincoli di progettazione, non come ripensamenti.
Trova il tuo punto di partenza
Trasforma il «dovremmo usare l'IA» in una roadmap prioritizzata e quantificata, con un ROI chiaro — e un partner di realizzazione che la consegna.
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