Контактна інформація

Шукач вказав телефон та LinkedIn.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/15539737/

Досвід роботи

Oracle engineer

з 06.2017 по нині (8 років 8 місяців)
Enterprise ERP Projects (Oracle), Київ (IT)

Senior Production Engineer (Oracle / ERP - Systems)
8+ років комерційного досвіду

• Робота безпосередньо з production-базами даних (Oracle) у критичних ERP-системах.
• Розслідування та усунення інцидентів у доменах замовлень, логістики та управління запасами.
• Аналіз складної бізнес-логіки, локалізація першопричин проблем у даних та коді.
• Робота з великими обсягами структурованих даних, аналітичними вибірками та звітністю.
• Оптимізація SQL / PL/SQL з урахуванням обмежень production-середовища.
• Переклад бізнес-проблем та інцидентів у технічні рішення.

Освіта

Професійна підготовка

Розробка ПЗ, Київ
Середня спеціальна, з 2011 по 2014 (3 роки)

До цього мого освітнього періоду я підійшов вже досить свідомо. На момент початку навчання я вже мав невдалі досвіди навчань у ВНЗ (гуманітарні науки), і досвід роботи у торговій комерційній компанії(Сільпо(оператор пк) + тм "Геркулес"(бухгалтер).
Ну і звичайно комп'ютерну базу.
Інженерне мислення сформоване з раннього віку в середовищі практикуючих інженерів.
Рання орієнтація на ІТ та системне програмування.

Комп’ютерна академія «ШАГ» (професійна ІТ-підготовка):
– алгоритмічне мислення
– робота з кодом і складними домашніми завданнями
– навчання через практику та самостійне розв’язання нетривіальних задач

Подальший розвиток — через багаторічну роботу у production-середовищі
та системну самоосвіту.

Знання і навички

• Local LLMs (Ollama)
• AI API
• Docker
• Git
• Arch Linux
• Manjaro
• VS Code
• RAG/GraphRAG (basic)
• MCP servers
• Neo4j (basic)
• Oracle Database
• SQL
• PL/SQL
• Аналітичні вибірки
• Бізнес-логіка
• Інтеграції
• Python (базово)

Знання мов

Англійська — середній

Додаткова інформація

* Professional Summary

Data / AI Engineer (Entry Level in AI, Senior Production Background)

- 8+ років комерційного досвіду в Oracle PL/SQL та супроводі критичних ERP-бізнес-процесів, з постійним зростанням складності задач, відповідальності та впливу на бізнес.

- Інженер, сформований практикою у продакшн-середовищі, а не формальною освітою: складні системи, інциденти, обмеження часу та відповідальність за результат.

- Цілеспрямовано шукаю важку інженерну роботу, де цінується глибина мислення, здатність працювати з комплексними системами та брати на себе складні зони відповідальності.

- Переходжу у напрям Data Engineering / AI / LLM-інтеграцій, спираючись на реальний досвід роботи з даними, бізнес-логікою та production-системами.

- Орієнтований на роботу з сучасними інженерними та AI-інструментами, які підвищують продуктивність, якість рішень і швидкість доставки результату.

- Розглядаю співпрацю лише за умови чіткого розуміння, яку вимірювану цінність я створюю для компанії і як мій внесок впливає на продукт або бізнес.

- Я орієнтований на довгострокові, складні інженерні проєкти, де результат досягається не ривками, а системною роботою в часі. Мій підхід до роботи подібний до підготовки до бігу на довгі дистанції: дисципліна, контроль навантаження, поступове ускладнення задач і відповідальність за фінальний результат. Я не працюю в режимі хаосу та постійних “пожеж”.

- Фахівці, які вже вміють самостійно проєктувати й реалізовувати складні рішення (дані, великі кодові бази, AI/LLM, інтеграції), на реальному ринку коштують у середньому $4 000–6 500 на місяць і вище. Таким спеціалістам робота як форма виживання не потрібна — вони можуть заробляти більше, працюючи автономно або надаючи послуги напряму. Я це розумію і свідомо оцінюю складність інженерної праці.

- Навіть без формального комерційного досвіду в AI, я здатен швидко засвоювати складні напрямки на інженерному рівні (зокрема GraphRAG, індексацію великих приватних репозиторіїв, побудову памʼяті для LLM через AI API). За відсутності воєнних обмежень я розглядав би надання таких AI/IT-послуг як окремий напрям діяльності. Тому мою ринкову вартість оцінюю щонайменше на рівні третини рейту сильного AI Data Engineer, розуміючи, що це важка, інтелектуально вимоглива робота, а не “гра з інструментами”.