Контактна інформація

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/16685194/

Досвід роботи

Промпт-інженер

з 02.2025 по нині (1 рік 9 місяців)
Сам на себе, Київець (Приватні особи)

Основний профіль - prompt engineering, AI R&D та побудова AI-автоматизацій. Працюю з chain-of-prompts для генерації, переформатування й контролю якості великих документів: від аналізу структури джерела до відтворення логіки документа, шаблонізації, перевірок і стабільного фінального результату.

Розвиваю власну AI/R&D-практику навколо масштабних prompt chains, документних пайплайнів і AI-автоматизацій. Основний фокус - системи, які приймають великий масив вихідних матеріалів, розкладають його на структуру, логіку, ролі блоків і вимоги до результату, а потім відтворюють це у вигляді великих документів, презентацій, навчальних матеріалів або технічних специфікацій.

Працюю з пайплайнами на 10-50+ послідовних промптів, де кожен етап має окрему функцію: аналіз джерел, нормалізація даних, побудова структури, генерація розділів, перевірка повноти, редагування стилю, контроль термінології та фінальна валідація. Для таких сценаріїв проєктую контрольні чеклісти, критерії якості, regression-перевірки й повторювані шаблони, щоб результат можна було стабільно відтворювати, а не отримувати випадковий one-shot output.

Практичний стек: n8n, OpenAI API, Claude, Ollama, MCP, RAG, embeddings, chunking, Google Sheets/Drive, email-автоматизації, API/webhooks, бази даних та інтеграції зовнішніх сервісів. Окремо опрацьовував самохостинг/деплой n8n, дебаг workflow, стабільність сценаріїв, prompt-injection/privacy ризики та базові юридичні аспекти AI.

Маю практичні skills у prompt engineering, context engineering та harness engineering: будую багатоетапні prompt chains, декомпозую складні задачі на контрольовані LLM-кроки, проєктую структуру контексту, evaluation/regression-набори, чеклісти якості, критерії приймання, fallback-логіку та процеси перевірки стабільності AI-output.

Освіта

Національний університет харчових технологій

Факультет біотехнологій та екологічного контролю, спеціальність 162, Київ
Незакінчена вища, з 2022 по 2026 (4 роки)

Студент 4 курсу :)

Додаткова освіта та сертифікати

Udemy: Automate Everything: n8n, LLMs, OpenAI API, Claude, Ollama, MCP & RAG

2025

Google / Мінекономіки / EdEra: онлайн-курс «ШІ для бізнесу»

2025

Ukraine Global Faculty / KIEF Academy: семінар «Автономні агенти штучного інтелекту: кейси застосування»

2025, 1,5 години

Знання і навички

• Комунікабельність
• Здатність до навчання
• Доброзичливість
• Старанність
• Rag
• Reverse engineering
• Python Requests
• LLM
• N8n
• Ollama
• API integration
• Webhooks
• Harness engineering
• AI prompting
• AI integration
• LLM agents
• Python
• OpenAI API
• AI automation
• Prompt engineering
• LLM evaluation
• Context engineering
• Біотехнологія
• Мікробіологія
• Харчові технології
• Хімія
• Екологія
• Академічне письмо
• AutoCAD
• Написання наукових робіт
• Редагування текстів
• Робота з великим обсягом інформації
• Пошук наукових джерел

Знання мов

• Українська — вільно
• Англійська — вище середнього
• Польська — середній

Додаткова інформація

Prompt Engineer / AI Automation Specialist з фокусом на LLM-рішення, AI-агентів, prompt chains і автоматизацію складних документних процесів. Проєктую системи, які зчитують логіку та ієрархію контенту, відтворюють структуру документів у потрібному форматі, стандартизують вимоги до результату та дають стабільну якість через тестування промптів, метрики й ітеративну оптимізацію.

Практикую n8n, OpenAI API, Claude, Ollama, MCP, RAG, embeddings, chunking, інтеграції через API/webhooks, роботу з Google Sheets/Drive, email-автоматизації та зовнішні сервіси. Швидко розбираю бізнес-задачу, перетворюю її на робочий AI-workflow або прототип, збираю фідбек і покращую якість, стабільність та відтворюваність результату.

Паралельно розвиваю власну AI/R&D-практику навколо масштабних prompt chains, документних пайплайнів і AI-автоматизацій. Працюю з пайплайнами на 10-50+ послідовних промптів, де кожен етап має окрему функцію: аналіз джерел, нормалізація даних, побудова структури, генерація розділів, перевірка повноти, редагування стилю, контроль термінології та фінальна валідація.

Маю практичні skills у prompt engineering, context engineering та harness engineering: будую багатоетапні prompt chains, декомпозую складні задачі на контрольовані LLM-кроки, проєктую структуру контексту, evaluation/regression-набори, чеклісти якості, критерії приймання, fallback-логіку та процеси перевірки стабільності AI-output.

Шукаю роль AI Engineer / AI Automation Specialist або Prompt Engineer, де потрібно швидко будувати корисні AI-рішення під бізнес-задачі: agentic workflows, LLM-інтеграції, автоматизації через API/webhooks, RAG, локальні LLM і системи контролю якості промптів.