Alexey Berezka
我不只为 AI 出谋划策，我把它真正交付上线。
我构建在生产环境中真正运行的智能体 AI 系统——而不是 PPT。我帮助德国及欧盟的企业，把"我们该用 AI"变成具有可量化 ROI 的实际软件。
我构建并在生产环境运行的 AI 系统
不是演示。这些系统全都每天运行在我自己的基础设施上。
JARVIS — 多智能体 AI 操作系统
DeepSignal — 自主 LLM 流水线
混合 RAG 知识系统
自托管 AI 基础设施与 MCP
网站设计与开发
从工厂车间到 AI 部署
Kyocera Automotive and Industrial Solutions
在德国工业环境中开展 AI 与数字化转型工作——将工程实践和硕士研究应用于真实运营。
卡尔斯鲁厄理工学院
KIT HECTOR School 的 Executive M.Sc.（90 ECTS、约20个月）——KIT 面向在职工程师的科技商学院。课程将工程深度（数字平台、AI、软件、安全）与管理广度（战略、决策、财务、创新）交织在一起。Autonomous Robotics 方向——smart manufacturing 与工业4.0。旨在弥合 IT 与商业之间的鸿沟——培养引领数字化转型的工程师，而不只是执行者。该项目重建了我对技术决策的思维方式：不是"技术上能做什么"，而是"在战略、能力与风险下应该做什么"。
ZF Pilsen
在受监管、安全关键的环境中为生产 ECU 交付嵌入式软件。通过自动化 HiL 测试流水线将验证周期缩短 25%。
Typhoon Research & Production Association
为航空气象监测设计测量系统。在受监管、对文档要求严格的环境中开发基于传感器的数据采集。
Stream
构建客户细分预测模型和自动化报告流水线——消除了 40% 的分析师手工工作。
我使用的技术
大多数 AI 顾问止步于给出建议。我会一直做到它真正跑起来为止。
我是一名 AI 与数字化转型工程师，会亲手构建自己推荐的系统。多智能体助理、自主 LLM 流水线、检索引擎——我设计它们，部署到自己的生产服务器，并每天运维。
在 KIT HECTOR School，我正在完成一项 M.Sc. 研究：组织究竟应如何决定在何处落地 AI——一套结构化的多准则决策模型，而非厂商炒作。它建立在横跨四个行业的专家访谈与定量分析之上。
在投身 AI 之前，我在嵌入式与安全关键工程领域深耕十年——ZF 的汽车 ECU、航空测量系统、数据分析。我理解完整的技术栈：从微控制器的约束，一直到董事会层面的商业论证。
让我保持敏锐的事
健身与自律——几乎每天训练。
摄影——我拍照并在 Instagram 上分享。
3D 打印与设计——实用打印件与我发布在 MakerWorld 上的 STL 模型。
语言——俄语、英语、德语和捷克语；下一个是意大利语。
一位能说两种语言的工程师
我站在机房与董事会之间。我能编写代码、加固基础设施、设计数据管道——再用通俗的商业语言向管理层解释：它要花多少钱、能带来什么回报、风险在哪里。我构建的 AI 立足于欧盟数据边界，把 GDPR 与 EU AI Act 视作设计约束，而非事后补丁。
让 AI 在您的组织里发挥作用
无论您是在规划 AI 战略、需要一位能真正把它落地的人，还是正在招聘 AI 与数字化转型人才——欢迎与我交流。我常驻德国，2026 年 10 月起可入职，并可在欧盟范围内远程协作。