Доступен на полную занятость с октября 2026 · Германия / ЕС удалённо
Три системы в продакшене, один метод в ежедневной промышленной работе.
Автономные LLM-пайплайны, собственный агентный стек и база знаний с откликом меньше секунды - всё работает сегодня, всё подкреплено цифрами. Вот в чём была задача, что я построил и что оно делает сейчас.
48 секунд, три системы из нижних - настоящие записи терминала, без макетов
Текущая роль - шаг за шагом
Что я делаю в Kyocera, в том порядке, в каком делаю.
AI и цифровая трансформация для промышленной B2B-организации - техническая ветка корпоративной AI-программы, разложенная на четыре повторяемых шага.
01Map
Разбор процессов через интервью со стейкхолдерами и воркшопы - качество, клиентский сервис, продажи, управление изменениями - зафиксировано в BPMN-моделях.
02Find
Поиск сценариев применения и анализ пробелов в автоматизации: находки задокументированы со ссылками на источник и собраны в каталог, который руководство может приоритизировать.
03Solve
Работающая автоматизация вместо слайдов: почтовый ассистент для клиентского сервиса с человеком в контуре по замыслу, плюс потоки автоматизации M365 с телеметрией и QA-гейтами.
04Prove
Приёмочные тесты до любого запуска, ROI-обоснования и документация внедрения в соответствии с EU AI Act и GDPR - плюс вклад в корпоративную политику использования AI.
Это техническая ветка общекорпоративной AI-программы - тот же метод, что и в консалтинговых проектах, только каждый рабочий день.
ЗадачаЧитать рыночные и новостные ленты руками не масштабируется и не работает в три часа ночи.
ПостроеноАвтономный пайплайн, который забирает рыночные и новостные данные, прогоняет LLM-анализ и по расписанию публикует сигналы в Telegram без единого ручного шага. Слой моделей не привязан к поставщику - Anthropic, OpenAI, DeepInfra или локальная Ollama - а shadow-evaluation гейт пропускает более дешёвую модель только когда она догоняет эталон на живых данных.
deepsignal
docker ps - все сервисы на сервере в порядке
~95%ниже стоимость модели после shadow-eval гейта
закалено бэктестами и adversarial-ревью из 54 агентов / собственный хостинг в Docker / месяцы в продакшене
ЗадачаОдин ассистент не может быть экспертом во всём, а облачный не работает ни на вашем железе, ни на ваших условиях.
ПостроеноАссистент на своих серверах, работает круглосуточно и через мета-оркестратор координирует библиотеку профильных агентов - с собственными MCP-серверами, голосом в обе стороны и прямыми инструментами для почты и календаря.
«почему граф не грузится на телефоне?»
berezka-site-optimizer - owns berezka.me end to end
ЗадачаПромышленные компании понимают, что AI важен. Сложное - решить, где он реально окупается, до того как потрачен бюджет.
ПостроеноРабота по AI и цифровой трансформации для промышленной B2B-организации: анализ бизнес-процессов и структурированная, учитывающая комплаенс оценка сценариев применения AI. Метод за этим - публичное исследование: моя магистерская работа в KIT строит многокритериальную модель принятия решений о внедрении AI в производстве.
M.Sc.Диплом KIT: многокритериальная модель принятия решений о внедрении AI в производстве
анализ процессов / структурированная оценка сценариев / с учётом EU AI Act и GDPR
BPMNMCDM / AHPEU AI ActGDPRM365
База знаний за этим
4540 заметок. 13 024 связи. Один граф.
Хранилище Obsidian, на котором работает гибридная RAG-система выше - каждая точка это заметка, каждая линия связь между двумя. Названия скрыты намеренно, важна структура. Показаны 700 главных узлов.
4540 заметок13 024 связи~2000 проиндексировано для поискапереиндексируется каждую ночь
Граф не загрузился - скорее всего, сбой сети.
Давайте поговорим
Доступен на полную занятость с октября 2026.
Базируюсь в Германии. Если нужен человек, который доведёт идею до работающей системы на своих серверах, а не до презентации - давайте поговорим.