Сергій

Сергій Возняківський
AI Product Engineer / Vibe Coder
Управлінська аналітика · Розвиток бізнес-систем · AI-підсилена розробка продуктів
Київ, Україна · Віддалена робота
[open contact info](look above in the "contact info" section) · [open contact info](look above in the "contact info" section)
Профіль
Допомагаю розвивати бізнес через управлінську аналітику, організацію процесів і впровадження потрібних змін. Розглядаю компанію як цілісну систему: від її цілей і джерел прибутку до взаємозв’язків між продуктом, маркетингом, продажами, запасами, фінансами та роботою команди.
На основі аналізу визначаю причини проблем, обмеження зростання та можливості розвитку. Далі обираю спосіб реалізації: зміна процесу, перерозподіл відповідальності, залучення спеціалістів, інтеграція готових сервісів або створення власного програмного рішення.
Поєдную управлінську аналітику та бізнес-аналіз із практичним створенням програмних продуктів — від визначення потрібних змін до розробки, впровадження та перевірки роботи рішення. Самостійно розробляю власні веб-сервіси й внутрішні бізнес-інструменти за допомогою Claude Code та OpenAI Codex — AI-assisted development. Активно використовую хмарну платформу Railway.
Маю досвід створення й використання робочого e-commerce порталу, API-інтеграцій і webhooks, автоматизації бізнес-процесів, рекламної AI-аналітики та організації роботи спеціалізованих AI-агентів. Не обмежуюся виконанням готового технічного завдання: визначаю, яке рішення потрібне бізнесу, формую вимоги й логіку роботи та перевіряю результат у реальному процесі.
AI використовую як підсилення професійної роботи: він розширює обсяг доступного аналізу й виконання, але не замінює розуміння бізнесу, критичне мислення та відповідальність за рішення.
Вибрані реалізовані рішення
1. Власний e-commerce портал: Walmart–Amazon, виконання замовлень та аналітика
Розробка веб-сервісу · API Integration · Business Process Automation · Webhooks
Бізнес-контекст. Для виконання замовлень Walmart використовувалися запаси й доставка Amazon. Сторонній сервіс, який пов’язував ці процеси, регулярно давав збої. Затримки передавання замовлень і статусів ускладнювали контроль виконання та негативно впливали на показники продавця. Незручне зіставлення товарів також заважало оперативно підтримувати каталог.
Моя роль. Визначив цей сервіс як слабке місце в роботі каналу, ухвалив рішення замінити його, сформував вимоги й функціональну структуру та розробив власне рішення з AI-підтримкою. Впровадив його в роботу каналу й використовую для підтримки реальних продажів та виконання замовлень.
Створив цілісний портал для організації виконання замовлень та доставки, який об’єднує кілька пов’язаних напрямів.
Каталог і зіставлення товарів — Product Catalog & SKU Mapping
У порталі є окремий розділ із каталогом та параметрами товарів, синхронізацією й зіставленням товарних позицій між системами. Це дає змогу підтримувати зв’язки між товарами Walmart та Amazon і працювати зі змінами SKU без незручного повторного налаштування всього процесу.
Прайси, ціни й залишки — Price & Inventory Synchronization
Окремий розділ забезпечує роботу з прайсами та автоматичне оновлення цін відповідно до змін у джерелі. Разом із синхронізацією залишків це пов’язує актуальні дані про товар із його продажем і подальшим виконанням замовлення.
Виконання замовлень і доставка — Order Fulfillment & Shipment Tracking
Портал відстежує замовлення, що надходять із Walmart, та забезпечує їх виконання через Amazon. Синхронізує трек-номери, статуси й параметри доставки між системами.
Замість попереднього передавання замовлень двічі на добу впровадив подієву обробку через webhooks: процес запускається при надходженні замовлення. Перебудова синхронізації допомогла вирівняти показник доставки, пов’язаний зі своєчасністю передавання даних.
Також реалізував обробку запиту покупця Walmart: сервіс перевіряє стан відповідного замовлення в Amazon і, якщо його ще не відправлено, автоматично намагається зупинити виконання. Можливість зупинки залежить від фактичного статусу замовлення.
Пошукова й конкурентна аналітика — SERP Analytics & Competitive Analysis
До цього самого порталу додав розділ регулярного збору пошукової видачі Walmart — SERP-аналітики. Товари згруповані за аватарами клієнтів; для кожної групи використовується відповідний набір пошукових запитів.
Система за розкладом збирає товари у видачі за цими запитами. Накопичені дані можна фільтрувати й сортувати, аналізуючи:
• де власні товари з’являються у пошуковій видачі;
• які інші товари показуються поруч;
• як виглядає конкурентне оточення за цільовими запитами.
Використовую ці спостереження разом з іншою аналітикою для визначення змін, які потрібні власним товарам для кращих продажів. Це аналіз видимості й конкурентного середовища у видачі, а не вимірювання продажів конкурентів.
Значення рішення. Портал поєднує товарні дані, ціни, залишки, виконання замовлень, доставку та пошукову аналітику. Це робочий інструмент підтримки каналу продажів — від присутності товару на маркетплейсі до виконання замовлення й аналізу його ринкового оточення.
2. Рекламна AI-аналітика та управління кампаніями
AI Analytics · Facebook Ads · Walmart Advertising · Аналіз даних і регулярна звітність
Facebook: аналітична система для рекламного агентства
Створив і запустив AI-систему рекламної аналітики, яка щодня збирає дані, виявляє відхилення та готує звіти з гіпотезами для подальших рішень. Система працює з реальними рекламними даними й використовується в роботі агентства — production, не лише демонстраційний прототип.
Межа цього кейсу — аналітична підтримка. Управління рекламними кампаніями до нього не входило.
Facebook: управління рекламою Shopify-магазину
Організував роботу з рекламними кампаніями з AI-підтримкою: аналіз показників, підготовку аналітичних звітів і щоденні корекції кампаній із подальшою перевіркою результатів.
На відміну від агентського кейсу, тут робота включала не лише підготовку висновків, а й внесення змін у кампанії з реальними рекламними бюджетами.
Walmart: щотижневий цикл управління рекламою
Веду рекламну роботу як регулярний цикл: аналіз показників товарів і кампаній → визначення потрібних корекцій → застосування змін → перевірка їхнього ефекту в наступному періоді.
Щотижня переглядаю результати, працюю з ключовими словами, ставками й рекламними пріоритетами, застосовую зміни через bulk-файли. Пов’язую рекламні рішення з цінами, запасами, позиціями товарів і їхньою економікою, а не оцінюю кампанії ізольовано від результатів бізнесу.
3. Автоматизація юридичного документообігу
CRM Integration · Серверний модуль електронного підписання · Document Generation
Електронне підписання в робочому процесі CRM
Для юридичної компанії розробив серверний модуль, який пов’язує CRM із процесом електронного підписання документів.
Юрист запускає операцію зі свого робочого процесу. Модуль отримує документи з CRM, передає їх у процес підписання та повертає підписані файли назад для подальшої роботи. Рішення поєднує окремі етапи документообігу, не вимагаючи переносити весь процес за межі CRM.
Генерація юридичних документів
Дослідив підготовку юридичного документа на основі кількох джерел і створив генератор, який працює з попередньо структурованими даними.
Сам генератор реалізований. Наскрізний комплекс вилучення й нормалізації даних із різноформатних документів залишився незавершеним — ці частини не подаю як готовий універсальний продукт.
Професійний досвід
Управлінська аналітика та AI-підсилена розробка бізнес-продуктів
2024–2026 · Функціональний напрям роботи в межах розвитку e-commerce та окремих прикладних проєктів
AI-assisted development · Business Process Automation · API Integration · AI Agents
Розвинув свою управлінську практику від організації виконання через команду й підрядників до самостійного створення частини потрібних бізнесу інструментів за допомогою AI. Цей напрям перетинається з основною управлінською роллю, а не є окремим місцем роботи.
Раніше для реалізації змін визначав потрібні компетенції, залучав спеціалістів, ставив задачі, координував роботу та перевіряв результат. AI дав змогу частину аналітичних, технічних і контентних задач виконувати без необхідності щоразу формувати окрему команду під кожен інструмент.
У межах цього напряму:
• розробив власний портал підтримки роботи Walmart із виконанням замовлень через Amazon;
• додав регулярний збір пошукової видачі та аналітику позицій товарів;
• створив рекламну AI-аналітику й організував рекламні цикли з регулярним внесенням змін;
• організував виконання частини спеціалізованих задач через AI-агентів;
• розробив прикладні рішення для юридичного документообігу.
Приклад організаційного рішення. Під час розвитку Walmart потрібно було виконувати роботу з реклами, контенту й технічної підтримки каналу. Водночас обсяг окремих функцій не забезпечував повного завантаження кожного спеціаліста, а бюджет обмежував найм повної команди.
Організував агентне виконання частини цих функцій, зберігши за собою визначення пріоритетів, постановку задач, координацію та перевірку результатів. Це рішення відповідало конкретному ресурсному обмеженню бізнесу, а не було спробою впровадити AI заради самого AI.
Продукт-менеджер / Менеджер із розвитку бренду
Private-label бізнес товарів для велосипедного дозвілля · бренд конфіденційний (NDA)
2021–2025 — напрям Amazon; із 2026 року — розвиток додаткових каналів
Відповідав за результати продажів і прибуток напряму Amazon. Побудував роботу навколо аналізу економіки товарів та чинників результату: трафіку, конверсії, реклами, цін, асортименту й запасів.
Не обмежувався підготовкою звітів: визначав причини відхилень і можливості зростання, переводив висновки в конкретні дії, призначав відповідальних та перевіряв виконання й ефект.
• Організував управління показниками на рівні SKU та товарних груп.
• Наймав і вводив у роботу PPC-спеціаліста, фахівців із маркетингу й логістики та молодшого продукт-менеджера.
• Ставив задачі відповідно до зон відповідальності, координував виконання через Asana, згодом ClickUp.
• Проводив щотижневі огляди результатів і визначав наступні корекції.
• Організував запуск товарного каталогу на Walmart: адаптацію контенту Amazon, синхронізацію товарів і налагодження роботи каналу.
• Для усунення операційних обмежень створив власні інструменти інтеграції та аналітики, описані вище.
Розробка інструментів стала продовженням відповідальності за розвиток бізнесу: спочатку визначав, що потрібно змінити для результату, а потім організовував або особисто реалізовував відповідне рішення.
Продукт-менеджер / Стратегічний партнер із розвитку бізнесу
Private-label бізнес аксесуарів до портативної електроніки · бренд конфіденційний (NDA)
2016–2020
Працював із розвитком компанії як цілісної системи: стратегія, менеджмент, маркетинг, продажі, фінанси та продукт.
Будував фінансову й управлінську звітність, систему показників і робочі процеси. На основі аналізу визначав напрями змін, організовував реалізацію та контролював проміжні результати.
Координував спеціалістів і зовнішніх підрядників, організовував автоматизацію процесів, упровадження Planfix та інтеграцію бізнес-сервісів, керував розробкою інтернет-магазину.
Керівник технічного напряму інтеграцій
Маркетингове агентство · 2015–2016
Організовував підключення CRM і SIP-телефонії, реалізовував внутрішні серверні та телефонні рішення. Поєднував організацію впровадження з практичною технічною роботою.
Підхід: від цілей бізнес-системи до інструментів
Використовую системний підхід і принципи теорії обмежень — Theory of Constraints, TOC. Починаю не з вибору технології й не з окремої задачі на автоматизацію. Спочатку розглядаю бізнес-систему компанії та її цілі: як вона створює результат, які функції й процеси пов’язані між собою та що найбільше заважає рухатися до потрібної мети.
На основі управлінської аналітики визначаю поточне обмеження — bottleneck: процес, ресурс або спосіб організації роботи, який стримує результат. Далі обираю зміну, здатну послабити це обмеження. Це може бути зміна відповідальності, залучення спеціаліста, перебудова процесу, заміна ненадійного сервісу або створення власного інструмента.
Лише після цього переходжу до вимог і реалізації. Поєдную бізнес-аналіз, формування вимог і проєктування робочих процесів із практичною AI-підсиленою розробкою. Використовую Claude Code та OpenAI Codex, API-інтеграції й webhooks; активно працюю з Railway. Частину спеціалізованої роботи організовую через AI-агентів. Перевіряю відповідність рішення бізнес-логіці, його функціональність і роботу в реальному процесі.
Наприклад, власний портал Walmart–Amazon виник не з бажання написати інтеграцію, а з необхідності усунути ненадійну ланку виконання замовлень. Агентна робота з контентом і рекламою — із необхідності закрити потрібні функції за обмеженого бюджету й недостатнього навантаження для повних ставок.
Результат оцінюю за тим, чи допомогла зміна всій бізнес-системі наблизитися до її цілей, а не лише за швидкістю виконання окремої операції. Стратегічні рішення, пріоритети й відповідальність за оцінку результату залишаються за мною.
Освіта та мови
Диплом інженера-радіотехніка — Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут».
Українська та російська — усне спілкування. Англійська — письмове листування.