Олексій Ветеран

ІВЧЕНКО ОЛЕКСІЙ
AI Automation Engineer · AI-агенти, автоматизація бізнес-процесів, LLM-системи в продакшені
ТІЛЬКИ ВІДДАЛЕНА РОБОТА (Remote) · Київ, Україна [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Telegram: @Glarnis Viber / WhatsApp

ПРОФІЛЬ

Будую AI-системи, які працюють у продакшені, а не в демо. Спеціалізація — AI-агенти з tool-calling, конвеєри обробки
даних і LLM-аналітика на n8n, Node.js та PostgreSQL/Supabase.
Дві системи доведені до реальної промислової експлуатації з підтвердженим наскрізним E2E: AI-контроль якості
телефонних продажів (телефонія → аудіо → транскрипт → LLM-оцінка → CRM) та AI-консультант інтернет-магазину на
живому трафіку. Обидві — з приватним зберіганням даних, RLS-ізоляцією, автотестами контрактів і деплоєм з
автоматичним відкатом.
П'ять із шести проєктів — комерційні, виконані на замовлення клієнтів; NovaTrade Academy — власний pet-проєкт.
Розглядаю тільки віддалену роботу.
Ветеран російсько-української війни, командував підрозділом 12 осіб. Дисциплінованість, відповідальність за результат
і рішення під тиском — не рядок у резюме, а робоча звичка.

6 AI-систем: 5 на замовлення + 1 pet-проєкт, 5 — у продакшені 22 n8n workflow і 360+ нод у продакшені

~1 000 автоматичних перевірок у 187 тестових файлах 84 SQL-міграції PostgreSQL / Supabase

100% дзвінків під аналізом замість вибіркового
~70–80% ручної модерації прибрано з людей
прослуховування

ДОСВІД РОБОТИ

AI Automation Engineer — Freelance, проєкти на замовлення · Remote · 2025 — 2026

1. Sales Call Intelligence — AI-контроль якості телефонних продажів
Архітектор і єдиний розробник · проєкт на замовлення · 2026 · Контрольована промислова експлуатація, реальний наскрізний E2E
підтверджено
Задача бізнесу. Керівник відділу продажів не мав об'єктивної оцінки телефонних розмов: прослуховувалась вибірка, рішення
ухвалювались на відчуттях, причини втрати угод не фіксувались.
Стек: n8n · Supabase (PostgreSQL, RPC, RLS, Storage) · AssemblyAI (STT) · OpenRouter (LLM) · Binotel API · KeepinCRM API · Telegram Bot
API · Node.js 22 · SQL-міграції · GitHub Actions CI
Інструменти розробки: Claude Code (Opus 5) та OpenAI Codex — парне програмування, генерація й аудит коду, розбір інцидентів ·
Cursor · Antigravity · Git + GitHub Actions CI · власні Node.js CLI-клієнти до n8n REST API (79 скриптів деплою, backup і readback) · нативний
тест-раннер Node.js + PGlite для поведінкових тестів PostgreSQL · Obsidian як канонічна проєктна пам'ять · Chrome DevTools для read-
only звірки з провайдером телефонії · Insomnia
Що зробив:
• Спроєктував і побудував модульний конвеєр із 8 n8n-workflow (138 нод): приймання callback телефонії → durable-
реєстрація дзвінка → приватне зберігання аудіо → STT → знеособлення → LLM-аналіз → збагачення CRM-фактами →
звітність, плюс окремі workflow відновлення та обробки помилок.
• Реалізував durable state machine з lease/fencing: кожен дзвінок — job зі стадіями, ідемпотентність за подією, захист від
повторних платних викликів STT/LLM, автоматичне повернення «зависших» завдань і DLQ-маршрутизація.
• Розробив рубрику оцінки якості дзвінка v2: 5 доменів ТЗ, 12+ версіонованих критеріїв, каталог 16 антипатернів
менеджера, 1–3 конкретні рекомендації на кожен дзвінок. Вбудував захист від хибної причинності: причина втрати без
підтвердження з CRM позначається як гіпотеза, а не як факт угоди.
• Побудував privacy-контур: аудіо завантажується в приватний Supabase Storage як content-addressed об'єкт із перевіркою
magic bytes і SHA-256; STT отримує коротку signed URL замість вихідного посилання; транскрипт знеособлюється до
передачі в LLM; retention 30 → 7 днів із контрольованим видаленням.
• Закрив приватний API-периметр після власного аудиту, який спростував попередній звіт про безпеку: append-only
міграції, RLS/FORCE RLS на приватних таблицях, нульові EXECUTE/DML-гранти для ролей anon і authenticated,
підтвердження — точним readback стану, а не припущенням.
• Впровадив інженерну дисципліну під продакшен: 155 файлів автотестів (~970 перевірок) — контракти workflow, міграції,
безпека; детерміновані білдери workflow-JSON; цикл деплою exact backup → update → readback → автоматичний rollback
при розбіжності; підписана квитанція на кожну live-зміну.

• Знайшов і виправив production-баг маршрутизації, через який реальні дзвінки взагалі не доходили до конвеєра:
провайдер викликав інший webhook-вузол legacy-графа, ніж передбачав cutover. Виявлено звіркою історії executions з
реальними дзвінками, а не припущенням.
Результат. Реальний дзвінок повністю пройшов шлях Binotel → приватне аудіо → транскрипт → LLM-аналіз → CRM-факти →
термінальний статус completed. Замість вибіркового прослуховування керівник отримує структуровану оцінку кожної
розмови: бали за критеріями, виявлені антипатерни, ризики та конкретні рекомендації менеджеру. Аудіо і метадані
доступні кабінету менеджерів через окремий контракт даних.

2. AI-консультант інтернет-магазину (B2C, обладнання зв'язку)
Архітектор і єдиний backend/AI-розробник · проєкт на замовлення · 2026 · У промисловій експлуатації на живому сайті
Задача бізнесу. Інтернет-магазин обладнання зв'язку: менеджери не встигали відповідати, звернення поза робочим часом
губилися, ліди не доходили до CRM.
Стек: n8n · Supabase (PostgreSQL, RPC, крос-мовний пошук) · OpenRouter (LLM з fallback-моделлю) · CRM API · чат-віджет на сайті
клієнта · Node.js · SQL-міграції
Інструменти розробки: Claude Code (Opus 5) та OpenAI Codex — парне програмування, аудит відповідності ТЗ і безпеки · Cursor ·
Antigravity · Git · власні Node.js-скрипти збірки та деплою workflow через exact-scope overlay з readback (111 скриптів) · offline-набір
безпечних тестів без зовнішніх записів · live E2E і навантажувальні скрипти з вимірюванням p95 · Obsidian як проєктна пам'ять · Chrome
DevTools
Що зробив:
• Побудував production-контур із 14 workflow (224 ноди в модульній частині): AI Agent з історією діалогу та 6 tool-workflow
— пошук каталогу, картка товару, порівняння товарів, FAQ/навігація сайтом, створення ліда в CRM, передача діалогу
менеджеру.
• Реалізував захищений gateway менеджера: ручна відповідь у чат клієнта, вимкнення/увімкнення AI, завершення діалогу.
Header Auth, ідемпотентність за request_id, суворе правило — відповідь менеджера ніколи не йде через клієнтський
вхід.
• Впровадив fail-closed provenance посилань: у відповідь клієнта потрапляють тільки URL, які фактично повернув інструмент
у поточному tool-call. Модель не може вигадати посилання на неіснуючий товар — непідтверджений URL блокує відповідь
цілком.
• Автоматизував синхронізацію знань: щоденний обхід товарного каталогу і сторінок/статей сайту в Supabase з крос-
мовним пошуком. Консультант відповідає з актуальної бази магазину, а не з пам'яті моделі; пошуковий запит іде в каталог
мовою клієнта без перекладу — це прибрало нульові видачі на російськомовних назвах товарів.
• Реалізував ідемпотентне створення лідів у CRM за request_key з аудитом crm_lead_id і передачу діалогу в кабінет
менеджерів через Supabase (статус, handoff, прапорець AI).
• Додав трасування tool_calls у сховище повідомлень: менеджер бачить не лише текст відповіді, а й який саме інструмент
повернув погані дані — контроль якості AI став перевіркою, а не здогадкою.
• Провів аудит відповідності ТЗ і безпеки: 8 задокументованих дефектів з пріоритетами P1–P3, першопричинами і планом
виправлення — зокрема непідписаний зворотний callback у віджет і мовний фіналізатор, який спотворював коректний URL
і руйнував правильну відповідь.
• Побудував тестовий контур: 35 offline-перевірок без зовнішніх записів, 13/13 живих E2E, контрольоване навантаження на
6 / 12 / 20 паралельних сесіях з порогами ACK p95 та execution p95.
Результат. Клієнт отримує цілодобову консультацію з реальними посиланнями на товари магазину; ліди створюються в CRM
автоматично й без дублів; менеджер підключається до живого діалогу в один клік і вимикає AI на час розмови. Аварійне
відновлення відпрацьоване: повний експорт live-контуру з manifest, SHA-256 і документованим порядком імпорту.

3. AI-Контролер якості Sales-команди в Telegram
Єдиний розробник · проєкт на замовлення · 2025 — 2026 · У продакшені
Задача бізнесу. Керівник не бачив, що відбувається в переписках менеджерів із клієнтами: конфлікти й «зависші» діалоги
виявлялися постфактум, коли клієнт уже пішов.
Стек: Node.js · Telegram MTProto API (GramJS) · OpenAI API · Supabase (PostgreSQL) · Docker / Docker Compose · Linux VPS (Hetzner) ·
CI/CD
Що зробив:
• Розробив з нуля QA-систему контролю відділу продажів: моніторинг переписок менеджерів через MTProto API у
реальному часі, без участі людини.
• Впровадив LLM-агента для семантичного аналізу діалогів: автоматичне виявлення конфліктів, негативу та відхилень від
скрипту — керівник отримує сповіщення миттєво.
• Реалізував трекінг SLA: контроль швидкості відповіді, виявлення «зависших» діалогів, ескалація з повним логом переписки
та AI-рекомендацією щодо дій менеджера.
• Спроєктував реляційну БД на Supabase: повна історія діалогів, агрегація інцидентів, автоочищення застарілих записів.
• Налаштував деплой через Docker Compose + CI/CD на Linux VPS.

Результат. Під контролем 6 sales-менеджерів і 100+ діалогів на день: автоматичні звіти з порушеннями, рекомендаціями
та щотижневим рейтингом ефективності менеджерів.

4. NovaTrade Academy — освітня платформа з AI-наставником
Єдиний розробник · власний pet-проєкт · 2026 · Product-ready, демо доступне
Задача бізнесу. Навчання трейдингу вимагає не відео, а практики з розбором рішень — живого наставника на кожного
студента не вистачає.
Стек: Next.js 15 · React 19 · TypeScript · Tailwind CSS · Supabase (Auth, PostgreSQL) · OpenAI API · Drizzle ORM · Railway · i18n RU/UK/EN
Що зробив:
• Спроєктував повний learning flow: діагностика рівня, поетапні уроки, розмежування доступу за пакетами Free / Pro /
Master, фінальний іспит і персональні навчальні статуси.
• Реалізував backend-only OpenAI routes для AI-наставника, AI-розбору фінального іспиту і тижневого звіту — без витоку
API-ключів у frontend і з безпечними fallback-сценаріями.
• Побудував практичні модулі прийняття рішень: тренажер CALL / PUT / SKIP, Market Replay, Practice Lab, журнал угод і
статистика слабких місць студента.
• Посилив production-boundary: server-side перевірки auth / доступу / прогресу, admin role guard, захист від підміни через
localStorage, risk-safe копірайтинг без обіцянок прибутку.
• Підготував migration track на Railway/PostgreSQL: Drizzle schema, кастомні auth-ендпоінти, session cookies, ізольовані
маршрути та план cutover.
Результат. Готова до запуску освітня платформа з кабінетом студента, прогресом, AI-наставником, тренажером рішень і
адмін-модулями. Демо: https://akademiya-binarnogo-trejdinga-production.up.railway.app

5. AI-Модератор вакансійних Telegram-каналів
Єдиний розробник · проєкт на замовлення · 2025 · У продакшені
Задача бізнесу. Модератори вручну переглядали кожну вакансію в каналах, витрачаючи години на однотипні перевірки на
скам, рекламу і нетематику.
Стек: n8n · Telegram Bot API · Google Sheets API · JavaScript (Code nodes) · Scheduler · Error Handler
Що зробив:
• Розробив AI-агента для модерації: класифікація публікацій (скам / реклама / нетематика) з миттєвим видаленням і
блокуванням порушника через Telegram Bot API.
• Спроєктував Google Sheets як операційний інтерфейс: модератори керують статусами клієнтів (whitelist / blacklist) окремо
для кожного каналу, без доступу до коду.
• Реалізував систему ескалації: у спірних випадках агент передає вакансію в чат модераторів із власним рекомендованим
вердиктом для фінального рішення людини.
• Побудував механізм постійного навчання: рішення модераторів накопичуються і підвищують точність класифікації — агент
стає точнішим щотижня.
• Налаштував scheduler автоочищення логів і Error Handler з Telegram-сповіщенням, яке містить назву ноди, опис помилки
та Execution ID.
Результат. Обсяг ручної модерації скорочено на ~70–80%: базові перевірки й фільтрація передані боту, модератори
працюють тільки зі складними та спірними кейсами.

6. AI-агент автоматичного запису на послуги (барбершоп)
Єдиний розробник · проєкт на замовлення · 2025 · У продакшені
Задача бізнесу. Адміністратор вручну вів запис у месенджерах, плутав слоти й губив заявки.
Стек: n8n · LangChain · Google Gemini · MCP Protocol · Google Calendar API · NocoDB · Webhook · JavaScript
Що зробив:
• Розробив AI-агента для повного циклу запису клієнта через чат — без участі менеджера.
• Реалізував MCP-сервер із трьома інструментами: перевірка вільних слотів, бронювання, каталог послуг — агент сам
обирає потрібний інструмент.
• Побудував модуль доступності: запит до Google Calendar FreeBusy API з фільтрацією зайнятих слотів кастомним JavaScript-
кодом; автоматичне створення події при підтвердженні та скасування бронювання.
• Використав NocoDB як операційну базу каталогу послуг і календарів майстрів — редагування без доступу до коду.
• Підключив Memory Buffer: агент пам'ятає попередні кроки і плавно доводить клієнта до завершення запису.
Результат. Автоматизовано 15–25 заявок на день. Адміністратор і барбери майже повністю відмовились від ручного запису,
кількість помилок зменшилась, клієнти відзначили зручніший сервіс.

УПРАВЛІНСЬКИЙ ДОСВІД

Командир підрозділу (12 осіб) — Збройні Сили України · 1,5 роки
• Планування, координація і забезпечення виконання задач підрозділу в умовах постійної невизначеності та обмежених
ресурсів.
• Ухвалення оперативних рішень при високому стресі й неповній інформації — навичка, що прямо переноситься на роботу
з production-системами та інцидентами.
• Відповідальність за особовий склад, розподіл ресурсів і досягнення результату — звичка закривати задачі, а не
переносити.

ОСВІТА ТА САМОРОЗВИТОК
Токмацький професійний ліцей №21 — середня спеціальна освіта · 2010 — 2012
Сертифікати:
• «N8N» — Marketing Automation School (3-місячний поглиблений курс, завершив за 2 місяці, січень 2026): побудова
масштабованих end-to-end систем автоматизації, модульний дизайн, API-інтеграції та data-driven процеси на n8n.
• Диплом «AI Спеціаліст» — Genius.Space (жовтень 2025 — травень 2026): теоретична і практична підготовка за напрямом
AI-спеціаліста.
• «НейроБум Фриланс» — Онлайн-школа Наталі Юність (листопад 2025, сертифікат № 0251010): практична робота з
нейромережами.
Самоосвіта (2024 — 2026): AI Agent Design і tool-calling, prompt engineering, проєктування схем PostgreSQL і RLS, надійність
розподілених конвеєрів (ідемпотентність, lease/fencing, DLQ), privacy-by-design, контрактне тестування, Docker і деплой на
Linux VPS.

НАВИЧКИ
AI та LLM Engineering
AI Agent Design (tool-calling, memory, fallback-моделі) · Prompt Engineering · LangChain · MCP Protocol · Claude (Anthropic) · OpenAI
· Google Gemini · OpenRouter · AssemblyAI (STT) · RAG / Vector Store · оцінювальні рубрики та anti-hallucination guardrails · AI-
assisted development: Claude Code (Opus 5) і OpenAI Codex — розробка, аудит і рефакторинг production-коду, розбір інцидентів
Автоматизація та інтеграції
n8n (продакшен: 22 workflow, Code nodes, sub-workflows, Error Workflow, Scheduler) · REST API / Webhook design · Telegram Bot
API та MTProto (GramJS) · Binotel · KeepinCRM · Google Calendar / Sheets API · NocoDB · Airtable · Insomnia
Backend і дані
Node.js 22 · TypeScript · Next.js 15 / React 19 · PostgreSQL / Supabase (RPC, RLS, append-only міграції, Storage) · Drizzle ORM · SQL
· проєктування схем і контрактів даних
Надійність, безпека, DevOps
Durable state machine (lease/fencing, ідемпотентність, DLQ) · privacy-by-design (знеособлення, signed URL, retention) · аудит
RLS/ACL · контрактні та міграційні автотести · Docker / Docker Compose · Linux VPS (Hetzner) · GitHub Actions CI/CD · Railway ·
деплой з exact-readback і автоматичним rollback
Інструменти розробки
Cursor · Antigravity · Git · GitHub Actions · Chrome DevTools · Insomnia · Obsidian
Soft skills
Системне мислення · самостійність · робота напряму з бізнес-замовником · швидке навчання · відповідальність за результат ·
рішення під тиском

МОВИ ТА СТАТУС
Українська — рідна · Російська — вільно
Англійська — не володію; технічну документацію читаю через перекладач. Це не заважає працювати зі стеком і
документацією, але робочі комунікації потрібні українською або російською.
Статус: ветеран російсько-української війни. Формат роботи: тільки віддалено (full remote) — українська або закордонна
компанія.