• File

Михайло

AI Automation, Harness engineer

Considering positions:
AI Automation, Harness engineer, Ml engineer, Ai інженер, AI-розробник, Web-програміст
Age:
31 years
City:
Kyiv

Contact information

The job seeker has provided: Phone numberEmailLinkedInMessenger

Name, contacts and photo are only available to registered employers. To access the candidates' personal information, log in as an employer or sign up.

Uploaded file

Quick view version

This resume is posted as a file. The quick view option may be worse than the original resume.

Михайло Старушко
AI / ML Engineer
Ajax Systems | IT Department | 03.2021 - теп. час (в компанії з 2019)
[open contact info](look above in the "contact info" section) | [open contact info](look above in the "contact info" section)
github.com/Gekvhm | starushkomykhailo.space

ПРО ФАХІВЦЯ
Пройшов шлях від 1-ї лінії підтримки до AI-інженера в Ajax Systems. За 3 місяці впровадив та підтримую 2
AI-продукти: агент розподілу тікетів Service Desk (−5 FTE, n8n + Gemini) та систему аналізу мережевих логів
(локальна Qwen 3.1 fine-tuned). На ФОП автоматизував управління 4 сайтами (замінено 3 особи) через
мультиагентну систему. 5+ років адміністрування гетерогенного середовища (Windows, Linux, macOS, 500+
машин). Пишу на Python та C++ (ООП), скрипти на Bash/PowerShell. Курси з кібербезпеки та DevOps. Працюю з
Hermes Agent, RAG, Docker та інші інструменти в залежності від задачі.

ДОСВІД РОБОТИ
Ajax Systems — IT відділ
03.2021 — теперішній час

Пройшов шлях від 1-ї лінії техпідтримки до AI-інженера. Адміністрував 500+ робочих станцій у гетерогенному
середовищі (Windows, Linux, macOS). Автоматизував рутинні операції скриптами (Python, C++, Bash, PowerShell).
Пройшов курси з кібербезпеки та DevOps у ШАГ. Відкрив ФОП, почав працювати з Нейромережами. За 3 місяці
створив та підтримую — 2 AI-продукти впроваджено в робочий процес ІТ-відділу.

КЛЮЧОВІ ПРОЄКТИ
1. AI-агент розподілу тікетів (Ajax Systems)
Склав агента (n8n + Gemini), який автоматизував 90% маршрутизації запитів до ІТ-департаменту. Процес, який
раніше виконували 5 співробітників, тепер виконується автоматично: аналіз тексту запиту, визначення
пріоритету, маршрутизація до відповідного відділу. Час обробки скорочено з годин до хвилин.

Результат: −5 FTE, 90% автоматизації маршрутизації

2. Система аналізу мережевих логів (Ajax Systems)
Спроектував та розробив систему для парсингу мережі та пошуку проблемних зон. Працює на локальній
відфайнтюненій моделі Qwen 3.1. Поєднує статистичну детекцію аномалій (Z-Score) та семантичний пошук (RAG)
для автоматичної локалізації несправностей. Збирає та аналізує статистику — перехід від реактивного до
проактивного моніторингу мережі.

Результат: автоматизована діагностика мережі, системна статистика проблем

Сторінка 1/2

3. AI-автоматизація вебсайтів (ФОП)
Мультиагентна система (Hermes Agent) для управління retna.com та іншими сайтами. Замінила 4 ролі:
контент-менеджер, редактор, верстальник, факт-чекер.
Herme
Результат: замінено 4 особи (команда)

ОСОБИСТІ ПРОЄКТИ
Проєкти, які я будую у власний час — стек, архітектура, експерименти

4. Метакогнітивна архітектура для AI-агентів
Автоматизував агента для автосамопокращення та пристосування до умов роботи. Агент самостійно виявляє
неефективності, коригує власну поведінку та навчається на результатах без ручного втручання. (Проект в
розробці.)

5. L-MAS — візуальний конструктор мультиагентних систем
Drag & drop дизайнер агентів на LangGraph + React Flow. Self-Correction Loop (автовиправлення JSON до 3
спроб), Anti-Loop захист, GBNF граматики для строгого виводу локальних моделей. Підтримка Gemini CLI, Ollama
та хмарних провайдерів.

ТЕХНОЛОГІЧНИЙ СТЕК
LLMs та AI: DeepSeek, OpenAI, Gemini (CLI, Flash, AGY), Ollama (Qwen, Gemma, Llama), vLLM
Agent Frameworks: Hermes Agent, LangGraph, CrewAI, MCP, OpenClaw
RAG & Vector: Qdrant, LanceDB, Hybrid Search, Knowledge Graph, Cross-Encoders
ML / Embeddings: Sentence Transformers, FinBERT ONNX, LLM-as-Judge (RAGAS)
Backend: Python 3.10-3.14, FastAPI, LangChain, LiteLLM
Frontend: React, React Flow, Vite, Recharts
DevOps: Docker, Docker Compose, GitHub Actions, Bitwarden Secrets, GSP
Deployment: Raspberry Pi 4, DietPi, Ubuntu, Tailscale, SSH, Cloudflare Tunnel, wireguard
GPU: CUDA, Metal (Apple Silicon)
ОС та скриптинг: Windows, Linux, macOS; Bash, PowerShell
Навчання: Cybersecurity курси, DevOps курси, C++ (ООП), Python (ООП), Академія ШАГ

ЗАГАЛЬНИЙ ВПЛИВ
Автоматизовано понад 9+ FTE через AI-рішення

Проєкт Вплив Середовище
Ticket Agent −5 FTE Ajax Systems
Network Analyzer Проактивний моніторинг Ajax Systems
FOP Websites Замінено 4 особи ФОП
Metacognitive Self-improving agent Pet (in dev)
L-MAS Конструктор агентів Pet

Сторінка 2/2

Similar candidates

All similar candidates

Candidates at categories

Candidates by city