Work Blog Contact
AI & transformare digitală · de la analiza proceselor la instrumente AI care funcționează

Alexey Berezka

Aduc AI-ul în munca industrială - și îl construiesc pe al meu în văzul tuturor.

La divizia auto și industrială a Kyocera, munca înseamnă consultanță internă plus inginerie: mai întâi interviuri și hărți de procese cu oamenii care fac munca, apoi instrumentele AI potrivite, fie Microsoft 365 Copilot, Claude, OpenAI sau altceva. Înainte de asta, peste trei ani de software auto critic pentru siguranță la ZF, unde codul pleacă doar când ține.

5+
Ani în industrie
200+
Agenți AI orchestrați
~95%
Cost LLM redus
7.964
Fișiere în indexul RAG

Sisteme AI construite și rulate în producție

Nu demonstrații. Fiecare dintre acestea rulează pe propria mea infrastructură, în fiecare zi.

🤖
Rulează 24/7 în producție

JARVIS - Sistem de operare AI multi-agent

Problemă Chatboții generici nu acționează - răspund. Voiam un asistent care planifică și execută sarcini reale, în mai mulți pași, prin instrumentele mele.
Abordare Un sistem self-hosted cu intrare/ieșire vocală (Whisper), instrumente de e-mail, calendar și smart home, și un meta-orchestrator care distribuie munca între peste 200 de agenți specializați - planificând, delegând și executând autonom.
Python Claude API Whisper MCP Docker
📈
Cost al modelelor redus cu ~95%

DeepSignal - Pipeline LLM autonom

Problemă Analiza de piață bazată pe LLM este puternică, dar costisitoare și fragilă - ușor de depășit bugetul, greu de făcut de încredere.
Abordare Un pipeline cap-coadă care preia date de piață & știri, rulează analiza LLM și publică semnale conform unui program, fără nicio intervenție manuală - un adaptor de model neutru față de furnizori plus un gate de producție cu shadow evaluation, întărit prin backtesting și o evaluare adversarială realizată de 54 de agenți.
Python LLMOps Eval gating Telegram API
🔎
7.964 de fișiere · sub o secundă

Sistem de cunoștințe RAG hibrid

Problemă Căutarea după cuvinte-cheie pierde sensul; căutarea vectorială pură halucinează contextul. Niciuna singură nu este suficientă pentru a fundamenta un LLM.
Abordare Generare augmentată prin regăsire (RAG) pe 7.964 de fișiere sursă (78.764 de fragmente), combinând embeddings dense (bge-m3), căutare full-text FTS5 și un reranker cross-encoder - servită de un daemon mereu pornit și reindexată în fiecare oră, pentru răspunsuri rapide, fundamentate și citabile.
RAG bge-m3 FTS5 Reranker
🏗️
Stack portabil între furnizori

Infrastructură AI self-hosted & MCP

Problemă Dependența de un singur cloud sau de un singur furnizor de modele este un risc de business, nu doar tehnic.
Abordare Un stack de producție complet pe Hetzner - Docker, nginx, systemd, CI/CD (GitHub Actions), servicii FastAPI și servere Model Context Protocol personalizate - proiectat astfel încât backend-ul LLM și datele să rămână portabile în mod implicit.
Docker nginx systemd CI/CD FastAPI
🌐
30 de limbi · online

Design și dezvoltare web

Problemă Un site personal trebuie să sune natural în fiecare limbă în care apare și să se încarce totuși repede pe un telefon ieftin.
Abordare Acest site: Hugo în 30 de limbi, cu texte care sună nativ și SEO pe fiecare limbă, un API de contact și analytics găzduite pe serverele mele, plus o verificare a build-ului înainte de fiecare deploy.
Hugo i18n SEO Nginx

🔬 Cercetare la KIT - Model decizional pentru adoptarea AI

Lucrarea mea de disertație la KIT (depusă în 09/2026, diplomă așteptată în 10/2026): un model decizional multicriterial care le arată IMM-urilor de producție unde merită cu adevărat adoptată procesarea de imagini cu AI - și unde nu. Construit pe interviuri cu experți, analiză cantitativă și modelare AHP, înlocuiește deciziile AI luate din instinct cu o metodă repetabilă. Lucrări anterioare: electronica nacelei unui balon stratosferic (Ing., UWB Pilsen 2021); telemetrie de fază multiscală pentru urmărirea navelor spațiale (B.Sc., RTU 2018).

KIT HECTOR School MCDM Industria 4.0 Adoptarea AI SME Research
📋Interviuri cu experți
🎤Analiză cantitativă
📈MCDM / AHP

Din atelierul de producție în implementarea AI

AI Engineer - Digital Transformation Mai 2026 - prezent

Kyocera Automotive and Industrial Solutions

Dietzenbach, Germania

Focus: consultanță internă - analiza proceselor și interviuri, evaluarea instrumentelor AI, guvernanță și adopție - plus dezvoltarea de agenți și fluxuri Copilot. Student angajat în 05-09/2026, cu normă întreagă din 10/2026.

Adoptarea AI Transformare digitală Industria 4.0
Program Executive M.Sc. 2024 - 2026

Karlsruhe Institute of Technology

KIT HECTOR School

Master executive la KIT HECTOR School (90 ECTS, ~20 luni), școala de business tehnologic a KIT pentru ingineri activi. Disertație depusă în 09/2026, diplomă așteptată în 10/2026. Programul îmbină profunzimea tehnică (platforme digitale, AI, software, securitate) cu viziunea de management (strategie, decizii, finanțe, inovație), cu specializare în Autonomous Robotics - smart manufacturing și Industria 4.0. Mi-a schimbat felul în care gândesc deciziile tehnologice: nu „ce e posibil tehnic”, ci „ce e corect, date fiind strategia, capabilitățile și riscul”.

Strategie Sisteme informaționale Teoria deciziei Transformare digitală
Dezvoltator software embedded 2019 - 2023

ZF Pilsen

Divizia vehicule comerciale - furnizor auto Tier 1

Am livrat software embedded pentru ECU-uri de producție într-un mediu reglementat, critic pentru siguranță. Am redus ciclurile de validare cu 25 % automatizând pipeline-urile de testare HiL.

C/C++ HiL/SiL Jenkins Git CAN
Inginer 2017 - 2018

Typhoon Research & Production Association

Sisteme meteo pentru aviație

Am lucrat la sisteme de măsurare pentru monitorizarea vremii în aviație, într-un mediu reglementat în care documentația trebuia să fie exactă.

PCB Design MATLAB Electronics
Inginer analiză date 2016 - 2017

Stream

Analytics & date

Am construit modele predictive pentru segmentarea clienților și pipeline-uri automatizate de raportare - eliminând 40 % din munca manuală a analiștilor.

SAS Python SQL ETL

Tehnologiile cu care lucrez

AI & învățare automată
🤖
Agentic AI / Multi-Agent
🔗
RAG / Vector Embeddings
📐
Prompt Engineering
📈
LLMOps / Eval
⚙️
MCP Protocol
🧰
Claude Agent SDK
✨
GPT-5 / Gemini 2.5
🏠
Ollama / Local LLM
🎤
Whisper STT
🛡️
EU AI Act / GDPR
📊
MCDM / AHP
Inginerie & dezvoltare
🐍
Python
🔧
C / C++
🗄️
SQL
📡
CAN / Embedded
📈
SAS / ETL
🔬
MATLAB
Infrastructură & DevOps
🐳
Docker
🌐
Nginx
🚀
Hetzner VPS
🔀
Git / CI-CD
⚡
n8n / Automation
📦
Telegram API

Cea mai mare parte a muncii cu AI se oprește la slide-uri. Eu îl aduc în munca de zi cu zi - și rămân până când ține.

Sunt Alexey. Lucrez pe AI și transformare digitală la Kyocera Automotive and Industrial Solutions, în Dietzenbach: student angajat în 05-09/2026, cu normă întreagă din 10/2026. Cea mai mare parte a muncii e consultanță internă: vorbesc cu oamenii care fac munca, pun pe hartă cum merg lucrurile de fapt, verific ce instrumente AI se potrivesc și ajut la stabilirea regulilor de folosire. Apoi construiesc cu instrumentul AI care se potrivește cel mai bine - Microsoft 365 Copilot, Claude, OpenAI sau altul - acolo unde își merită locul. În timpul liber construiesc AI în văzul tuturor - un asistent personal care leagă Claude, OpenAI și Perplexity, cercetare ML pe semnale de trading și acest site. Totul rulează pe serverele mele, în fiecare zi.

La KIT mi-am scris lucrarea de disertație despre cum adoptă cu adevărat industria AI: un model decizional pentru procesarea de imagini cu AI în IMM-urile de producție, bazat pe interviuri cu experți și criterii reale de decizie, nu pe promisiunile furnizorilor. Am depus-o în septembrie 2026; diploma e așteptată în octombrie 2026. Mă ține onest în privința a ce poate și ce nu poate face AI-ul.

Înainte de AI am scris software auto critic pentru siguranță la ZF timp de peste trei ani, iar înainte de asta am lucrat la sisteme de măsurare pentru aviație și în analiza datelor. În domeniile astea nimic nu pleacă până nu ține în condiții reale. Asta e ștacheta pe care o aduc acum: AI care supraviețuiește producției, nu doar demo-ului. Departe de ecran mă găsiți la sală, pe drum sau la următorul experiment - în patru limbi (EN · RU · DE · CZ).

0
Ani exp.
0
Limbi
0
Industrii
AB
Localizare Mannheim, Germania
Educație B.Sc. RTU · Ing. UWB Plzeň · M.Sc. la KIT, diplomă așteptată 10/2026
Cercetare Cum adoptă industria AI (disertație de master la KIT)
Limbi RU nativ · EN C1 · CZ C1 · DE B2
Status AI & transformare digitală la Kyocera · construiesc AI la vedere

Ce mă ține în formă

🏋️

Sală & disciplină - antrenament aproape în fiecare zi.

📷

Fotografie - fotografiez și împărtășesc pe Instagram.

🖨️

Imprimare & design 3D - obiecte funcționale și modele STL pe care le public pe MakerWorld.

🌍

Limbi - rusă, engleză, germană și cehă; urmează italiana.

I write down what I build, most nights

Vibes per Token is my build-in-public journal on AI, agents and automation. What shipped, what broke, what it cost. English and Russian on Telegram.

See the journal

Un inginer care vorbește ambele limbaje

Mă aflu între camera serverelor și sala de consiliu. Pot scrie codul, securiza infrastructura și proiecta pipeline-ul de date - apoi pot explica conducerii, în termeni de business clari, cât costă, ce aduce și unde este riscul. AI construit pe perimetre de date europene, cu RGPD și AI Act-ul UE tratate ca restricții de proiectare, nu ca adăugiri de ultim moment.

✓
Construiește în producție
Tot ce se află pe această pagină rulează pe propriile mele servere, zilnic - nu într-un mediu de demonstrație.
✓
Responsabil & pregătit pentru UE
RGPD, AI Act-ul UE și suveranitatea datelor luate în calcul din prima zi, nu adăugate ulterior.
✓
Neutru față de furnizori
Stack-uri portabile - datele și logica nu rămân niciodată blocate la un singur model sau cloud.

Viață & muncă pe Instagram

AB
@alexey.berezka
Constructor AI · imprimare 3D · viață în Mannheim 🇩🇪
Urmăriți pe Instagram

Scrieți-mi

O întrebare despre un proiect sau o postare, o idee de discutat sau doar un salut - formularul ajunge direct în căsuța mea de e-mail. Răspund în engleză, germană, rusă sau cehă.

Locuiesc în Mannheim, Germania