Олексій Ветеран

КОНТАКТИ

📍 Київ (Remote)
📞 [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
✉ Telegram: @Glarnis
💬 Viber / WhatsApp

НАВИЧКИ
AI & АВТОМАТИЗАЦІЯ
▸ n8n · LangChain · MCP
▸ AI Agent Design
▸ Prompt Engineering
▸ ChatGPT / Gemini
▸ Cursor / Antigravity
ІНТЕГРАЦІЇ ТА БД
▸ Supabase (PostgreSQL)
▸ NocoDB
▸ Google Sheets / Calendar API
▸ Telegram MTProto (GramJS)
▸ REST API / OpenAI API
DEVOPS
▸ Node.js
▸ Next.js / React / TypeScript
▸ Docker / Docker Compose
▸ Linux VPS (Hetzner)
▸ CI/CD deploy scripts
▸ Railway / Drizzle ORM
УПРАВЛІННЯ
▸ Team Lead (12 осіб, ЗСУ)
▸ Планування та координація
▸ Рішення під тиском
▸ Аналітичне мислення

ОСВІТА

Токмацький Профліцей №21
Середня спеціальна
2010 – 2012

СТАТУС

🎖 Ветеран
Російсько-української війни
Івченко Олексій
AI Automation Specialist
Фахівець з розробки AI-агентів, автоматизації бізнес-процесів та AI-powered web-продуктів. Чотири production / product-ready системи — від AI-модератора Telegram-каналів до освітньої Trading Academy з AI-наставником, тренажером рішень і персональним прогресом. Ветеран ЗСУ з досвідом управління підрозділом — дисциплінованість, відповідальність та стресостійкість не просто слова.
ДОСВІД РОБОТИ

AI Automation Specialist
Freelance · AI Automation Projects · Київ (Remote) · 2025 – 2026
🤖 Проект 1 — AI-Модератор Telegram-каналів
Стек: n8n · Telegram Bot API · Google Sheets API · JavaScript · Scheduler · Error Handler
• Результат: скоротив обсяг ручної модерації на ~70–80% — боту передані базові перевірки та фільтрація, модератори залишились тільки для складних і спірних кейсів
• Розробив AI-агента на n8n для модерації вакансійних Telegram-каналів: класифікація — скам, реклама, нетематика — з миттєвим видаленням і блокуванням порушника через Telegram Bot API
• Спроектував Google Sheets як операційний інтерфейс: модератори керують статусами клієнтів (whitelist/blacklist) для кожного каналу окремо без доступу до коду
• Реалізував систему ескалації: у спірних випадках агент автоматично передає вакансію до чату модераторів з власним рекомендованим вердиктом для фінального рішення
• Побудував механізм постійного навчання: рішення модераторів накопичуються та підвищують точність AI-класифікації — агент стає точнішим щотижня
• Налаштував scheduler-workflow для автоочищення логів (щотижня о 03:00) та Error Handler: Telegram-сповіщення з назвою ноди, описом помилки та Execution ID

📊 Проект 2 — AI-Контролер якості Sales-команди
Стек: Node.js · Telegram MTProto API (GramJS) · OpenAI API · Supabase (PostgreSQL) · Docker · Linux VPS (Hetzner) · Antigravity · Cursor
• Результат: контролював 6 sales-менеджерів і 100+ діалогів на день у Telegram — автоматичні звіти з порушеннями, рекомендаціями та щотижневим рейтингом менеджерів
• Розробив з нуля QA-систему контролю відділу продажів: моніторинг переписок менеджерів через MTProto API (GramJS) в реальному часі без участі людини
• Впровадив LLM-агента для семантичного аналізу діалогів: автоматичне виявлення конфліктів, негативу та відхилень від скрипту — керівник отримує сповіщення миттєво
• Розробив трекінг SLA: контроль швидкості відповідей, виявлення «зависших» діалогів, ескалація з повним логом переписки та AI-рекомендацією щодо дій менеджера
• Спроектував реляційну БД на Supabase (PostgreSQL): зберігання повної історії діалогів, агрегація інцидентів, автоочищення застарілих записів
• Реалізував щотижневу звітність: статистика по менеджерах, індекс порушень, рейтинг ефективності — деплой через Docker Compose + CI/CD на Linux VPS Hetzner

ДОДАТКОВІ ІНСТРУМЕНТИ

▸ Airtable
▸ Vector Store (RAG)
▸ Google Gemini Embeddings
▸ Webhook / API design
▸ JavaScript (n8n Code nodes)
▸ Insomnia / API testing

SOFT SKILLS

▸ Системне мислення
▸ Самостійність
▸ Швидке навчання
▸ Відповідальність за результат
▸ Комунікація з бізнесом

МОВИ

Українська
Рідна
Англійська
Читання документації / перекладач

ПРОЕКТИ (ПРОДОВЖЕННЯ)

🗓️ Проект 3 — AI-агент для автоматичного запису на послуги
Стек: n8n · LangChain · Google Gemini · MCP Protocol · Google Calendar API · NocoDB · Webhook · JavaScript
• Результат: автоматизував запис до барбершопу (15–25 заявок/день) — адміністратор і барбери майже повністю відмовились від ручного запису, зменшилась кількість помилок, клієнти відзначили зручніший сервіс
• Розробив AI-агента (LangChain + Gemini) для автоматичного запису клієнтів на послуги через чат — повний цикл без участі менеджера
• Реалізував MCP-сервер з трьома інструментами: перевірка вільних слотів, бронювання запису, отримання каталогу послуг — агент обирає потрібний інструмент сам
• Побудував модуль перевірки доступності: запит до Google Calendar FreeBusy API з фільтрацією зайнятих слотів через кастомний JavaScript-код
• Реалізував автоматичне створення подій у Google Calendar при підтвердженні запису клієнтом та підтримку скасування бронювання
• Використав NocoDB як операційну базу для каталогу послуг і календарів майстрів — легке редагування без доступу до коду
• Агент підтримує контекст діалогу через Memory Buffer — пам'ятає попередні кроки та плавно веде клієнта до завершення запису
•
🚀 Проект 4 — Trading Academy / NovaTrade Academy
Стек: Next.js 15 · React 19 · TypeScript · Tailwind CSS · Supabase Auth/PostgreSQL · OpenAI API · Drizzle ORM · Railway · i18n RU/UK/EN
• Результат: розробив production-ready освітню платформу з реєстрацією, кабінетом студента, прогресом, AI-наставником, тренажером CALL / PUT / SKIP, журналом, статистикою та адмін-модулями. Демо: https://akademiya-binarnogo-trejdinga-production.up.railway.app
• Спроектував повний learning flow: діагностика рівня, поетапні уроки, блокування доступу за пакетами Free / Pro / Master, фінальний іспит і персональні навчальні статуси.
• Реалізував backend-only OpenAI routes для AI Mentor, AI Final Exam Review та Weekly Report — без витоку API-ключів у frontend і з безпечними fallback-сценаріями.
• Побудував практичні модулі для прийняття рішень: Decision Trainer, Market Replay, Practice Lab, журнал угод і статистику слабких місць студента.
• Посилив production-boundary: server-side auth/access/progress checks, admin role guard, захист від localStorage-spoofing, risk-safe copy без обіцянок прибутку.
• Підготував Railway/PostgreSQL migration track: Drizzle schema, custom auth endpoints, session cookies, ізольовані rail-auth маршрути та план cutover з Supabase.
•
УПРАВЛІНСЬКИЙ ДОСВІД

Командир підрозділу (12 осіб)
Збройні Сили України · 1.5 роки · Ветеран РУВ
• Планування, координація та забезпечення виконання задач підрозділу в умовах постійної невизначеності та обмежених ресурсів
• Прийняття оперативних рішень в умовах високого стресу та неповної інформації — навик що прямо застосовується в роботі з AI-системами
• Відповідальність за особовий склад, розподіл ресурсів та досягнення результату — звичка закривати задачі, а не переносити