Роман

Роман Мажара
Software Engineer · AI і Backend

ПРОФІЛЬ

Інженер з 10 роками у backend-розробці на TypeScript і Node.js. Вісім з них у
Sisense, on-prem B2B BI-платформі для великих компаній, де вів команду з 8
інженерів на 20+ сервісах, зменшив обсяг клієнтських баз на 70–85% і скоротив
відповідь хвилинних ендпоінтів до 200–500 мс. З 2026 у Wix будую AI-
КОНТАКТИ інфраструктуру для чатбота підтримки: платформу оцінки промптів, яку зібрав за
п'ять тижнів і якою користуються продакт-менеджери, і сервіс живого контексту від
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
discovery до робочого скелета. У вільний час веду власну платформу production-
рівня: OCR чеків на vision-моделях, імпорт банківських виписок, ізольована агентна
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
фабрика коду. Те, чого навчаюсь, записую як специфікації, ADR і розбори інцидентів.
Київ · віддалено

ДОСВІД
ОСВІТА Software Engineer, AI-продукти Customer Care
Wix · червень 2026 – дотепер
КНУ імені Тараса Шевченка
Магістр, кібернетика З нуля побудував платформу оцінки промптів для чатбота підтримки: генерація
кандидатів через Kafka, LLM-judge, що рахує шість метрик якості одним викликом,
2015
життєвий цикл ранів, датасети, порівняння ранів, експорт. 33 PR за п'ять тижнів;
продакт-менеджери користуються як основним інструментом оцінки.
Скоротив час оцінки датасетів на 1000 рядків з годин до хвилин: знайшов
НАВИЧКИ
латентність апстрім-сервісу, налаштував конкурентність і партиціювання Kafka.

Мови Провів discovery і дизайн Context Service, що переводить контекст чатбота з
TypeScript / Node.js (10 добового сховища на живі API: змапив 46 полів, перевірив реальне використання
по production-трафіку, специфікація через три раунди ревю, три ADR і
років), Java (production з
2026), Python Java/gRPC-скелет із зеленим CI.
За перший квартал освоїв Java, Bazel, gRPC і Kafka після TypeScript-кар'єри.
Backend і дані
NestJS, FastAPI, gRPC, Kafka, Незалежна інженерія, приватна платформа автоматизації
REST, WebSockets; Власні проєкти · 2026 – дотепер
PostgreSQL, MongoDB,
Конвеєр обробки чеків у production: багатосторінкове захоплення, детермінована
SQL/DWH, Redis
передобробка, OCR на vision-LLM під строгою JSON-схемою, підтвердження
AI-системи людиною. Якість 79,9 → 87,6, row F1 0,91 → 0,97 на корпусі зі 167 розмічених
рядків; гейт звірки сам відхилив швидшу модель, що губила рядки, і відкотив
LLM API, оцінка промптів, LLM-
as-judge, агенти, MCP, OCR на production.
vision-моделях, локальні Імпорт банківських виписок через open API: ідемпотентна синхронізація з лізами і
моделі, економія токенів автоматична звірка чек ↔ списання; перший live-імпорт зв'язав 120 із 147
транзакцій без жодної помилки.
Інфраструктура Plan-only агентна фабрика коду з примусовою ізоляцією і tamper-evident audit
Linux, Docker, Kubernetes, ledger для LLM; GitOps-доставка для ~15 сервісів, два інциденти розібрані як
Nginx/Caddy, GitOps, CI RCA і перетворені на автоматичні гейти. Навчаю колег і сім'ю користуватись AI-
(Forgejo, GitHub Actions), інструментами, пишу внутрішні інструкції.
Grafana, Prometheus, Loki

Автоматизація
Tech Lead, Full-stack Engineer
Sisense · листопад 2017 – січень 2026
n8n, Telegram-боти, інтеграції
з банківськими та рітейл-API, Вів оптимізацію сховища, яка зробила клієнтські бази на 70–85% меншими, і довгу
Paperless-ngx серію перф-робіт по MongoDB-запитах і рантайм-обробниках; перші чотири роки
в тісному контакті з Customer Care.
Рухав моноліт до мікросервісів, зробив PoC централізованого логіну на NestJS,
ДОДАТКОВО мігрував тести з Mocha на Jest, налаштував Telepresence для дебагу сервісів у
Kubernetes.
Мови Менторив інженерів, вів внутрішні воркшопи, брав участь у наймі, пілотував Cursor
Українська (рідна), англійська і CodeRabbit для команди.
(advanced)
Раніше: Full-stack Developer, Daxx (2017) · Back-end Developer, Vitau (2016–2017) ·
Back-end Developer, Sannacode (2015–2016)