Денис

Денис Вихрист
Інженер з AI-автоматизації
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | Львів, Україна
Portfolio | LinkedIn | Telegram

ПРОФІЛЬ
Проєктую та будую наскрізні системи AI-автоматизації на n8n, які замінюють ручну роботу у продажах, підтримці та
звітності. Мої системи поєднують voice AI-агентів, RAG над векторною базою, автоматизацію CRM та аналітику на
базі LLM. Будую так, щоб система витримувала перевірку: скоринг рахує детермінований код, а не модель; кожен
агент має регресійний набір тестів; алерти дедуплікуються; нічого не йде назовні без підтвердження людиною.
Працюю на повному циклі: prompt engineering, інтеграція API та webhooks, векторний пошук, структуровані відповіді
(JSON), ручний дебаг.

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
AI-автоматизація процесів, prompt engineering, інтеграція LLM, RAG, векторний пошук та embeddings, AI-агенти, voice
AI-агенти, автоматизація CRM, інтеграція API та webhooks, структуровані відповіді (JSON), детермінований скоринг,
регресійне тестування воркфлоу, дедуплікація та ідемпотентність, human-in-the-loop дизайн, обробка помилок і
дебаг, аналіз бізнес-процесів, обробка та нормалізація даних, налаштування SIP-телефонії та маршрутизації
дзвінків.

ІНСТРУМЕНТИ
n8n (self-hosted, Docker), Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini, Qdrant (векторна БД), Zoho CRM EU, PostgreSQL, Google
Sheets, Google Docs, Gmail, Slack, Telegram Bot API, Happ.tools (Voice AI), SIP-телефонія (Zadarma), REST API, Webhooks, ngrok.

ДОСВІД РОБОТИ

Технічний спеціаліст — телеком-компанія (AI-екосистема бізнес-комунікацій) 2026
• Налаштування сервісних ліній хмарної телефонії для бізнес-клієнтів: SIP-підключення, голосові меню (IVR),
черги дзвінків, правила маршрутизації та вихідні Caller ID.
• Технічна підтримка клієнтів: діагностика збоїв реєстрації, маршрутизації та якості зв'язку; налаштування
програмних телефонів і робота з CRM.
• Робота з AI-інструментами платформи: підготовка промптів для аналітики дзвінків і категоризації звернень.

Співзасновник, тімлід і ментор — інвестиційно-освітня компанія 2022 – 2025
• Керував і менторив розподілену команду 100+ учасників, відповідаючи за їхній розвиток і щоденну
ефективність.
• Побудував і постійно вдосконалював систему онбордингу та навчання для нових і досвідчених учасників
команди.
• Стандартизував програму навчання, завдяки чому нові учасники швидше виходили на самостійну
ефективність.
• Автоматизував перший етап найму: первинний контакт із кандидатами, аналіз і скоринг анкет та запрошення на
співбесіду. Рекрутери отримували вже відсортований список замість повного потоку заявок.

ПРОЄКТИ
Проєкти побудовані на симульованих бізнес-сценаріях із тестовими даними; назви компаній вигадані. Самі
системи робочі, розгорнуті на власному сервері й можуть бути показані наживо на дзвінку.

AI Sales Ecosystem — чат + voice-агент + CRM + аналітика
Стек: n8n (Docker), Happ.tools voice AI, Zoho CRM EU, Anthropic Claude, PostgreSQL, Google Sheets, Telegram Bot API
• Побудував sales-конвеєр із 8 пов'язаних воркфлоу: чат-кваліфікатор за BANT, голосовий конвеєр із чотирьох
воркфлоу, два QA-агенти аналізу дзвінків і тижневий CEO-звіт.
• Voice-агент телефонує кожному новому ліду протягом ≈2 хвилин, кваліфікує за BANT і записує AI-скор із
контекстом розмови прямо в CRM; окремий шар зіставлення ID зв'язує сесію дзвінка з карткою ліда там, де
телефонія не передає ідентифікатора.
• Результат у сценарії: час першого контакту скорочено з 2–4 годин до ≈2 хвилин, при цьому ліди з чату й із
голосового каналу отримують однакову структуру кваліфікації.

AI-система підтримки — маршрутизація тікетів, SLA-ескалація та аналітика в Slack
Стек: n8n, Anthropic Claude, Gmail, Google Sheets, Slack

• Шар приймання: AI-агент класифікує вхідні звернення за категорією, пріоритетом і власником, SLA-вотчер
працює кожні 5 хвилин, а прострочені тікети йдуть у трирівневу ескалацію — усе це пише в один спільний лог.
• Шар аналітики: розмовний агент у Slack відповідає на природномовні запити за тим самим логом і публікує
тижневий дайджест; періоди розв'язуються детерміновано в коді, тому однакове питання завжди покриває
однаковий інтервал.
• Заміряно: ≈12 секунд середнього часу відповіді на шести прогонах і регресійний набір із 10 кейсів, який
проходить 10/10 менш ніж за 20 секунд — захист від тихих регресій у промптах.
• Спроєктовано як два шари над одним контрактом даних: приймання годує звітність, а кожен шар можна
впровадити окремо.

Sales Pipeline Intelligence — детермінований скоринг угод, моніторинг доставок і CEO-прогноз
Стек: n8n (4 воркфлоу + sub-workflow + сідер), Zoho CRM EU, Anthropic Claude, Google Sheets, Telegram Bot API
• Кожна угода щодня оцінюється за 10+ параметрами ризику формулою в коді, а не моделлю — одна й та сама
угода завжди дає однаковий скор; LLM пише пояснення та прогноз, а не цифру.
• Щотижневе виявлення аномалій із дедуплікацією алертів у Telegram: повторний прогін по незмінних даних дав 1
алерт замість 7.
• Близько 20 секунд на угоду (7 угод — приблизно 2 хвилини); двомовний вивід через конфіг; тижневий прогноз
пайплайну для CEO зі структурованою відповіддю і без ручної звітності.

AI-генератор комерційних пропозицій — RAG + human-in-the-loop
Стек: n8n, Qdrant, Gemini embeddings, Anthropic Claude, Telegram Bot API
• Пошук по векторній базі минулих кейсів і пропозицій живить комерційну пропозицію, яку генерує Claude —
чернетка спирається на реальний матеріал, а не на вигадки моделі.
• Нічого не відправляється без людини: чернетка йде в Telegram на затвердження, редагування або відхилення
перед тим, як потрапити до клієнта.
• ≈29 секунд від запиту до готової чернетки проти 30–60 хвилин ручної підготовки в тому самому сценарії.

ОСВІТА
IT School GoIT — AI Automator, 12/2025 – 06/2026. Сертифікат видано у червні 2026, 243 години, ID 46551.
Львівське вище професійне училище інформаційних та комп'ютерних технологій, 09/2020 – 01/2022 — оператор з
обробки інформації та програмного забезпечення.

МОВИ
Англійська — середній рівень (Intermediate) | Українська — рідна