Проекты Блог Контакт
ИИ и цифровая трансформация · от анализа процессов до работающих ИИ-инструментов

Alexey Berezka

Я привожу ИИ в работу промышленных компаний - и в открытую строю свой.

В Kyocera Automotive and Industrial Solutions моя работа - это внутренний консалтинг плюс разработка: сначала интервью и карты процессов вместе с людьми, которые делают работу, потом подходящие ИИ-инструменты, будь то Microsoft 365 Copilot, Claude, OpenAI или что-то другое. До этого больше трёх лет критичного к безопасности автомобильного ПО в ZF, где код выпускают, только когда он надёжно работает.

5+
Лет в индустрии
200+
ИИ-агентов в оркестрации
~95%
снижение затрат на LLM
7 964
Файлов в RAG-индексе

ИИ-системы, которые я создал и веду в продакшене

Не демо. Каждая из них работает на моей собственной инфраструктуре, каждый день.

🤖
Работает 24/7 в продакшене

JARVIS - мультиагентная операционная система ИИ

Задача Обычные чат-боты не действуют - они отвечают. Мне нужен был ассистент, который планирует и выполняет реальные многошаговые задачи в моих инструментах.
Подход Самостоятельно размещённая система с голосовым вводом/выводом (Whisper), почтой, календарём и инструментами умного дома, а также мета-оркестратор, распределяющий работу между 200+ специализированными агентами - автономно планируя, делегируя и выполняя.
Python Claude API Whisper MCP Docker
📈
~95% снижение затрат на модель

DeepSignal - автономный пайплайн на LLM

Задача Анализ рынка на базе LLM мощный, но дорогой и хрупкий - легко перерасходовать бюджет, трудно доверять.
Подход Сквозной пайплайн, который собирает рыночные и новостные данные, проводит анализ через LLM и публикует сигналы по расписанию без единого ручного действия - вендор-независимый адаптер моделей плюс продакшен-гейт на теневой оценке (shadow-eval), закалённый бэктестингом и состязательным ревью с участием 54 агентов.
Python LLMOps Eval gating Telegram API
🔎
7 964 файла · меньше секунды

Гибридная RAG-система знаний

Задача Поиск по ключевым словам упускает смысл; чистый векторный поиск галлюцинирует контекст. По отдельности ни того, ни другого недостаточно, чтобы заземлить LLM.
Подход Retrieval-Augmented Generation по 7 964 исходным файлам (78 764 фрагмента): плотные эмбеддинги (bge-m3), полнотекстовый поиск FTS5 и cross-encoder-реранкер. Работает как постоянный сервис и переиндексируется каждый час, чтобы ответы были быстрыми, обоснованными и со ссылками.
RAG bge-m3 FTS5 Reranker
🏗️
Вендор-переносимый стек

Самостоятельно размещённая ИИ-инфраструктура и MCP

Задача Привязка к одному облаку или одному вендору модели - это бизнес-риск, а не только технический.
Подход Полноценный продакшен-стек на Hetzner - Docker, nginx, systemd, CI/CD (GitHub Actions), сервисы на FastAPI и собственные серверы Model Context Protocol - спроектированный так, чтобы LLM-бэкенд и данные оставались переносимыми по умолчанию.
Docker nginx systemd CI/CD FastAPI
🌐
30 языков · в продакшене

Веб-дизайн и разработка

Задача Личный сайт должен звучать естественно на каждом своём языке и при этом быстро открываться на дешёвом телефоне.
Подход Этот сайт: Hugo на 30 языках с текстами, которые читаются как родные, SEO под каждый язык, собственный API для формы связи и аналитика, проверка сборки перед каждым деплоем.
Hugo i18n SEO Nginx

🔬 Исследование в KIT - модель принятия решений о внедрении ИИ

Моя магистерская работа в KIT (сдана в 09/2026, степень ожидается в 10/2026): многокритериальная модель принятия решений, которая показывает производственным МСП, где ИИ-обработка изображений действительно окупается, а где нет. Экспертные интервью, количественный анализ и AHP-моделирование вместо решений «на глаз». Более ранние работы: электроника гондолы стратосферного аэростата (Ing., UWB Пльзень 2021); многошкальная фазовая дальнометрия для слежения за космическими аппаратами (B.Sc., РТУ 2018).

KIT HECTOR School MCDM Индустрия 4.0 Внедрение ИИ SME Research
📋Экспертные интервью
🎤Количественный анализ
📈MCDM / AHP

От заводского цеха до внедрения ИИ - в разных отраслях

AI Engineer - Digital Transformation Май 2026 - н.в.

Kyocera Automotive and Industrial Solutions

Дитценбах, Германия

Фокус: внутренний консалтинг - анализ процессов и интервью, оценка ИИ-инструментов, правила работы с ИИ и внедрение - плюс разработка Copilot-агентов и флоу. 05-09/2026 - студент на подработке (Werkstudent), с 10/2026 - полная ставка.

Внедрение ИИ Цифровая трансформация Индустрия 4.0
Executive M.Sc., магистратура 2024 - 2026

Karlsruher Institut für Technologie

KIT HECTOR School

Магистратура без отрыва от работы в KIT HECTOR School (90 ECTS, около 20 месяцев), технологической бизнес-школе KIT для работающих инженеров. Магистерская работа сдана в 09/2026, степень ожидается в 10/2026. Программа сочетает инженерную глубину (цифровые платформы, ИИ, ПО, безопасность) с управленческим кругозором (стратегия, решения, финансы, инновации), специализация Autonomous Robotics - умное производство и Industry 4.0. Она изменила то, как я думаю о технологических решениях: не «что технически возможно», а «что правильно с учётом стратегии, возможностей и риска».

Стратегия Информационные системы Теория принятия решений Цифровая трансформация
Разработчик встраиваемого ПО 2019 - 2023

ZF Pilsen

Подразделение коммерческого транспорта - автомобильный поставщик уровня Tier 1

Разработка встраиваемого ПО для серийных ЭБУ в регулируемой, критически важной для безопасности среде. Сокращение циклов валидации на 25% за счёт автоматизации HiL-тестирования. Именно здесь я понял, что значит «работает в реальном мире» - и почему в ИИ это так же важно.

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

НПО «Тайфун»

Авиационные метеосистемы

Работал над измерительными системами для авиационного метеомониторинга, в регулируемой среде, где документация должна была быть точной.

PCB Design MATLAB Electronics
Инженер по аналитике данных 2016 - 2017

Stream

Аналитика и данные

Создание прогнозных моделей для сегментации клиентов и автоматизированных пайплайнов отчётности - сокращение ручной работы аналитиков на 40%. Первый практический опыт превращения данных в решения, которые бизнес действительно реализовал.

SAS Python SQL ETL

Технологии, с которыми я работаю

ИИ и машинное обучение
🤖
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
Разработка и инжиниринг
🐍
Python
🔧
C / C++
🗄️
SQL
📡
CAN / Embedded
📈
SAS / ETL
🔬
MATLAB
Инфраструктура и DevOps
🐳
Docker
🌐
Nginx
🚀
Hetzner VPS
🔀
Git / CI-CD
⚡
n8n / Automation
📦
Telegram API

Большинство ИИ-проектов заканчивается на слайдах. Я встраиваю ИИ в ежедневную работу - и остаюсь, пока всё не заработает.

Я Алексей, занимаюсь ИИ и цифровой трансформацией в Kyocera Automotive and Industrial Solutions в Дитценбахе: в 05-09/2026 студент на подработке (Werkstudent), с 10/2026 на полной ставке. Большая часть работы - внутренний консалтинг: я разговариваю с людьми, которые делают работу, описываю, как процессы идут на самом деле, смотрю, какие ИИ-инструменты подходят, и помогаю задать правила их использования. Потом строю на том ИИ-инструменте, который подходит лучше: Microsoft 365 Copilot, Claude, OpenAI или другой, и только там, где это окупается. В свободное время я в открытую строю собственный ИИ: личного ассистента, который связывает Claude, OpenAI и Perplexity, ML-исследование торговых сигналов и этот сайт. Всё это работает на моих серверах, каждый день.

В KIT я написал магистерскую работу о том, как производственные компании на самом деле внедряют ИИ: модель принятия решений для ИИ-обработки изображений в производственных МСП, построенная на экспертных интервью и реальных критериях, а не на обещаниях вендоров. Работу я сдал в сентябре 2026 года, степень ожидается в октябре 2026. Она помогает мне честно говорить о том, что ИИ может, а что нет.

До ИИ я больше трёх лет писал критичное к безопасности автомобильное ПО в ZF, а ещё раньше работал над авиационными измерительными системами и в аналитике данных. Там ничего не выходит, пока не выдержит реальные условия. Эту планку я держу и сейчас: ИИ, который выживает в продакшене, а не только на демо. Вне экрана - спортзал, дорога или следующий эксперимент, на четырёх языках (EN · RU · DE · CZ).

0
лет опыта
0
языков
0
отраслей
AB
Местоположение Мангейм, Германия
Образование B.Sc. РТУ · Ing. UWB Пльзень · магистратура KIT, степень ожид. 10/2026
Исследования Как производство внедряет ИИ (магистерская работа в KIT)
Языки RU родной · EN C1 · CZ C1 · DE B2
Статус ИИ и цифровая трансформация в Kyocera · строю ИИ в открытую

Что держит меня в форме

🏋️

Зал и дисциплина - тренировки почти каждый день.

📷

Фотография - снимаю и делюсь в Instagram.

🖨️

3D-печать и моделирование - функциональные изделия и STL-модели, которые публикую на MakerWorld.

🌍

Языки - русский, английский, немецкий и чешский; следующий - итальянский.

Записываю, что строю, почти каждую ночь

Vibes per Token - мой дневник в открытую про ИИ, агентов и автоматизацию. Что выкатил, что сломалось, во что обошлось. Английский и русский в Telegram.

К дневнику

Инженер, который говорит на обоих языках

Я нахожусь между серверной и советом директоров. Я могу написать код, защитить инфраструктуру и спроектировать пайплайн данных - а затем объяснить руководству на понятном языке бизнеса, сколько это стоит, что приносит и где риски. ИИ, построенный в границах данных ЕС, где GDPR и EU AI Act - это проектные ограничения, а не нечто, додуманное потом.

✓
Создаю в продакшене
Всё на этой странице работает на моих собственных серверах, ежедневно - не в демо-песочнице.
✓
Ответственно и готово для ЕС
GDPR, EU AI Act и суверенитет данных учтены с первого дня, а не прикручены потом.
✓
Вендор-независимость
Переносимые стеки - данные и логика не привязаны к одной модели или облаку.

Жизнь и работа в Instagram

AB
@alexey.berezka
Строю ИИ · 3D-печать · Жизнь в Мангейме 🇩🇪
Подписаться @alexey.berezka

Напишите мне

Вопрос о проекте или посте, идея, которую хочется обсудить, или просто привет - сообщение из формы приходит прямо ко мне. Отвечаю на русском, английском, немецком или чешском.

Живу в Мангейме, Германия