Павел

Павел Станиславович Гуменюк

📍 Україна (віддалено / готовий до переїзду) 1981 р.н.
📧 [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») | 📲 Telegram: @Super191423
на вимогу можу дати LinkedIn / GitHub / Portfolio
Позиція: AI Engineer / Спеціаліст з інтеграції штучного інтелекту та автоматизації бізнес-процесів/ AI Creative Designer/ дизайн AI
Професійне резюме
Розуміючий бізнес, технічно сильний спеціаліст на стику AI, аналітики, DevOps та інформаційних систем. Маю подвійну освіту: магістр економіки/фінансів + бакалавр інформаційних технологій — що дозволяє ефективно перекладати бізнес-потреби в технічні рішення. Маю 2+ роки досвіду у роботі з LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral), no-code/low-code платформами (Make.com, Zapier), CRM (HubSpot, OneBox), а також глибокі знання в DevOps, адмініструванні, роботі з даними (SQL, Excel, Power BI) та розробці в 1С.
Спеціалізуюся на створенні практичних, масштабованих AI-рішень, які економлять час, знижують витрати і підвищують прозорість бізнес-процесів у сферах продажів, логістики, фінансів та документообігу.

Ключові навички
AI / LLM / Автоматизація
• Інтеграція LLM: OpenAI API, Anthropic Claude, Mistral, LangChain
• No-code/Low-code: Make.com, Zapier, n8n — побудова складних workflow
• AI-агенти: розробка помічників для аналітики, документообігу, підтримки
• OCR + RPA: автоматизація обробки PDF, сканів, накладних
• Google Looker Studio, Power BI — дашборди для топ-менеджменту
Аналітика та дані
• SQL — складні запити, аналіз, оптимізація
• MS Excel (Advanced): Power Query, PivotTables, формули, макроси
• Швидке виявлення трендів, ризиків, точок оптимізації
• Робота з великими обсягами даних, звітність, фінансове моделювання
DevOps / Інфраструктура / Надійність
• Адміністрування ОС, мережі (VLAN), системи передачі даних
• Системи зберігання даних: типи, архітектура, резервування
• Адміністрування БД, масштабованість, відмовостійкість
• Docker, Kubernetes: розгортання, оркестрація, безпека кластерів
• Terraform, IaC (Infrastructure as Code), Git
• Моніторинг, логування, оповіщення (Prometheus, Grafana, ELK — за потреби)
• Життєвий цикл ПЗ, CI/CD, мікросервісна архітектура
ERP / Бізнес-системи
• 1С: глибоке розуміння розробки, інтеграцій, автоматизації (є сертифікати)
• CRM: HubSpot, OneBox — налаштування, синхронізація через API
• Досвід у аграрному, дистрибуційному та виробничому секторах
Мови та комунікація
• Українська — рідна
• Англійська — B2 (вільне читання техдокументації, написання коду/звітів)
• Уміння пояснювати складні речі просто: воркшопи, гайди, тренінги для нетехнічних колег

Досвід роботи
AI & Automation Engineer

Розробив AI-помічника на основі OpenAI + Make.com для автоматичної обробки вхідних договорів (OCR + LLM) — економія 18 годин/тиждень.
• Інтегрував HubSpot з внутрішньою 1С через API, автоматизувавши синхронізацію лідів та статусів угод.
• Побудував Power BI-дашборд для фінансового відділу з прогнозуванням cash flow на основі історичних даних.
• Автоматизував щотижневі звіти для топ-менеджменту через Zapier + Google Sheets + GPT.
• Налаштував моніторинг критичних бізнес-метрик з оповіщенням у Telegram.
IT-спеціаліст / DevOps-підтримка

• Адміністрував сервери, мережі (VLAN), системи резервного копіювання.
• Розгортав контейнеризовані сервіси через Docker та Kubernetes.
• Впроваджував IaC за допомогою Terraform для управління хмарною інфраструктурою (AWS).
• Проводив міграцію баз даних, оптимізував запити (SQL), зменшуючи час відповіді на 60%.
• Розробляв внутрішні інструменти аналітики в Excel + Power Query для відділу продажів.

Освіта
Магістр економіки / фінансів
Бакалавр інформаційних технологій
Сертифікати:
• 1С: Професійна розробка та інтеграції
• DevOps Fundamentals (за потреби — можна додати конкретні)
• SQL & Data Analysis (Coursera / Stepik)

Чому я підходжу саме вам?
• ✅ Маю досвід у ваших галузях (аграр, дистрибуція, виробництво)
• ✅ Знаю CRM, 1С, LLM, no-code, DevOps, аналітику — рідкісне поєднання
• ✅ Не просто "кодер", а бізнес-партнер, що пропонує рішення з ROI
• ✅ Можу не лише зробити, але й навчити команду, створити документацію, вести R&D

Інтереси / Хобі
Креативний відеоконтент: у вільний час займаюся створенням коротких вертикальних відео (Reels, Shorts) — від ідеї до фінального монтажу. Експериментую з форматами: навчальні міні-інструкції, life-hacks, візуальні підказки.
Створюю графіку, інфографіку та анімаційні елементи для відео, використовуючи Figma та спеціалізовані інструменти.
Активно впроваджую AI-інструменти (CapCut AI, Runway ML, Pika, HeyGen) для автоматизації монтажу, генерації субтитрів, анімації та покращення якості контенту.
Постійно тестую нові візуальні формати, аналізую вовлечення та шукаю способи робити контент простішим, цікавішим і кориснішим.

✉️ Готовий до співбесіди у зручний для вас час. Маю кейси, демо, технічні артефакти та рекомендації.
✉Я завжди готовий підтвердити свою кваліфікацію практично — включаючи виконання тестового завдання середньої складності.
Однак, оскільки моє робоче час є цінним ресурсом, прошу, у разі вимоги до виконання такого завдання поза рамками стандартного співбесідного процесу, розглянути можливість оплати за фактично затрачений час. Це дозволить зберегти взаємну повагу, ефективність процесу підбору та підкреслить серйозність намірів обох сторін.
*******************

Мене звуть Павло. Я фахівець широкого профілю: займаюся як дизайн-проєктуванням із використанням різноманітних інструментів штучного інтелекту, так і моделюванням бізнес-процесів у різних галузях економіки.

Кейс 1 /дизайн AI/

Моє портфоліо за посиланням дизайн AI
https://youtu.be/MTii3rYhqJ0

Кейс 2/ AI engineer/

Хотів би додати до свого резюме ще один кейс з моєї останньої розробки в напрямку AI для бізнесу — це буде сильним прикладом з іншої спеціалізації, щоб показати універсальність моїх навичок. За потреби можу надати посилання на GitHub, де є готове рішення з кодом та деталями.
15 грудня я подався на вакансію AI-інженера в компанію MAKOSH (дистриб'ютор мінеральних добрив). Зі мною зв'язалася рекрутерка Сніжана, провела первинне інтерв'ю та попросила описати оптимальне рішення з використанням AI-інструментів для покращення бізнес-процесів саме в їхній компанії. Я підготував детальну дорожню карту для їхнього проекту: аналіз бізнесу, пропозиції щодо впровадження ШІ (з конкретними інструментами, прикладами та розрахунком ROI), адаптовану під агросектор.
Після того, як я все детально описав і надіслав Сніжані, отримав стандартний відмову з формулюванням "шукаємо кандидата з уже готовим релевантним досвідом". А вже наступного дня вакансія була закрита.
У мене склалося враження, що мене, можливо, використали для безкоштовної консультації. Вакансія, ймовірно, висіла довго (типова ситуація для нішевих AI-ролей в агросекторі), я дав не просто відгук, а повноцінний план впровадження, який міг би коштувати десятки тисяч гривень як окрема консультація. Після мого матеріалу — швидке закриття вакансії та відмова без конкретних зауважень до пропозиції. Це класичний сценарій, коли компанії збирають ідеї на інтерв'ю, а потім реалізують їх самостійно або внутрішніми ресурсами.
Але я не вважаю це поразкою — навпаки, це підтвердження мого рівня. За короткий час я глибоко занурився в бізнес компанії, якої раніше не знав, і видав рішення, яке, судячи з реакції, їх зацікавило та спонукало до дій. Це їхня втрата: вони отримали безкоштовний аудит і план, а упустили спеціаліста з ініціативою та розумінням задач.
Тому вирішив перетворити цей досвід на сильний кейс для портфоліо: "Аналіз та пропозиція AI-рішення для дистриб'ютора мінеральних добрив" (анонімізований, без конфіденційних деталей). Це ідеально ілюструє мої навички: від аналізу бізнес-процесів до конкретних ШІ-пропозицій з потенційним ROI.
На наступних інтерв'ю планую згадувати: "Я вже проводив глибокий аналіз для подібної агрокомпанії та пропонував готову дорожню карту — можу показати приклад". Шукатиму роботодавців, які цінують таку проактивність: стартапи, IT-компанії чи великі агрохолдинги та ін..
Готовий надати цей кейс (опис, схеми, розрахунки) або посилання на репозиторій для перегляду. Буду радий обговорити!

Добрий день!

AI engineer
Ви найкращий кандидат на цю вакансію
Ваше резюме «Аналітик» найкраще відповідає вимогам цієї вакансії серед усіх кандидатів, які відгукнулися на цю вакансію.
Відгукнутися
• Макош Мінерал, ТОВ
◦

Сільське господарство, агробізнес; 50–250 співробітників
• Вінниця, Хмельницьке шосе, 20.
1,8 км від центру На мапі
• Повна зайнятість. Досвід роботи від 1 року.
• JavaScript
• Ведення CRM
• Python
• MS Power BI
• Уміння аналізувати
• Аналітичне мислення
• Zapier
• Самостійність
• Комунікабельність
• Користувач ChatGPT
• OpenAI
Опис вакансії
Компанія MAKOSH — один із ключових лідерів на ринку добрив для агровиробників України. Ми потужні, амбітні, націлені на розвиток.
Запрошуємо до команди АІ-спеціаліста.
Ми пропонуємо:
• Офіційне працевлаштування та стабільну конкурентну заробітну плату
• Роботу у професійній команді в стабільній компанії, що активно зростає
• Можливості професійного розвитку та підвищення кваліфікації
• Повне дотримання норм трудового законодавства
• Підтримку керівництва та комфортні умови роботи
Що ми очікуємо від Вас:
1. Досвід і технічні навички:2+ роки практичного досвіду роботи з GPT / LLM / AI-інтеграціями (OpenAI API, Anthropic, Mistral тощо) Володіння no-code / low-code платформами — Make.com, Zapier, n8n Знання CRM-систем (OneBox, HubSpot) та розуміння інтеграцій через API Досвід роботи з Google Data Studio / Power BI для створення аналітичних дашбордів Розуміння OCR, RPA та автоматизації документообігу Базове розуміння Python / JavaScript (для створення AI-агентів та робочих скриптів)
2. Бізнес-орієнтація:Здатність швидко розібратися в бізнес-процесах компанії (продажі, логістика, фінанси) Досвід пошуку швидких і практичних AI-рішень із реальною користю для бізнесу Уміння перекладати технічні рішення у зрозумілу бізнес-цінність (економія часу та ресурсів)
3. Аналітичні та дослідницькі навички:Вміння збирати та аналізувати ринкові дані, тренди, прогнози Навички підготовки аналітичних звітів та презентацій для топ-менеджменту Інтерес до R&D, постійне стеження за новими AI-моделями й технологіями
4. Комунікація та самостійність:Уміння працювати автономно та проактивно пропонувати рішення Комунікаційні навички для співпраці з топ-менеджментом, відділом продажів та іншими департаментами Готовність пояснювати, навчати, створювати гайди та проводити воркшопи щодо GPT
Буде плюсом:
• Досвід у аграрній, дистрибуційній або виробничій галузі
• Досвід створення AI-ботів або внутрішніх AI-помічників
• Знання економічної аналітики або фінансового моделювання
Ми у соц. мережах:
🔸Facebook
[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
🔸Instagram
[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
🔸YouTube
https://www.youtube.com/@makosh_agro_ua
🔸Telegram
https://t.me/+wTkdAa77AfAxMDhi
🔸TikTok
https://www.tiktok.com/@makosh.agro.ua
Обирай Команду Лідерів! Досягай цілей разом з MAKOSH!
Наша адреса: с. Зарванці, Хмельницьке шосе, 20

(1)

Пояснення всього проекту "AgroAI Optimizer" для компанії MAKOSH

Я поясню весь проект, ніби для топ-менеджера або керівника середньої ланки, який не заглиблюється в технічні деталі. Уявіть, що ви — керівник у компанії MAKOSH, яка займається дистрибуцією добрив для українських агровиробників. Ви знаєте бізнес: продажі, логістика, фінанси, аналіз ринку. Але технічні терміни типу "API" або "Kubernetes" можуть бути незрозумілими. Я розповім все крок за кроком, як історію, з прикладами з вашого бізнесу, і поясню, чому це корисно. Проект базується на вакансії AI-спеціаліста, яку я аналізувал, і розвивається як комплексне рішення для оптимізації роботи компанії.
1. Що таке проект і чому він потрібен саме MAKOSH?
Компанія MAKOSH — лідер на ринку добрив в Україні: ви імпортуєте, розподіляєте та продаєте продукти, як аміачна селітра чи суперфосфат, фермерам. Бізнес залежить від сезонів (весна-осінь — пік продажів), цін на газ (впливає на вартість добрив), погоди та логістики (склади, доставка). Проблеми: багато ручної роботи з документами (накладні, контракти), помилки в прогнозах попиту (надлишки чи дефіцит), повільні відповіді клієнтам на запити про рекомендації добрив.
Проект "AgroAI Optimizer" — це розумна система на базі штучного інтелекту (ШІ), яка автоматизує та покращує ключові процеси: продажі, логістику, фінанси та аналіз ринку. Це не просто "гаджет", а інструмент, який економить час і гроші. Наприклад, замість того, щоб менеджер вручну перевіряв накладну на 100 тонн добрив, система робить це автоматично за хвилини. Я почал з аналізу вакансії AI-спеціаліста (яка вимагає досвіду з ШІ, автоматизацією та бізнес-процесами), а потім розробил повний план: від ідеї до впровадження. Але хочу підкреслити. Досвіду у мене практично немає. Є лише дев'ять місяців досвіду керівництва інформаційним центром Вінницької дирекції "Укрпошта".
Мета: Зробити компанію ефективнішою, конкурентнішою. Очікувана вигода (ROI — повернення інвестицій): економія 50-60 тисяч доларів на місяць за рахунок менших втрат, швидших продажів і меншого ручної праці. Інвестиції: 5-10 тисяч доларів на старті (на інструменти та розробку), окупність за 3-4 місяці.
2. Основні частини проекту: Що робить система?
Проект складається з чотирьох основних блоків. Кожен вирішує конкретну проблему в бізнесі MAKOSH. Я поясню просто, з прикладами.
Автоматизація документів (OCR та RPA): Уявіть: щомісяця ви отримуєте сотні паперових або сканованих документів — накладні на постачання азотних добрив, сертифікати якості. Раніше: хтось вручну вводить дані в систему, витрачаючи години, і можливі помилки (наприклад, неправильний об'єм — 100 тонн замість 150).
Тепер: Система "читає" документи автоматично. OCR — це як "розумне око", яке розпізнає текст з фото чи скану (використовуємо інструменти типу Google Vision). RPA — це "робот", який виконує послідовні дії: сканує, витягає дані (об'єм, ціна — скажімо, 500 доларів за тонну) і автоматично завантажує в вашу CRM-систему (OneBox або HubSpot). Це як конвеєр: документ завантажується — дані обробляються — запис оновлюється.
Користь: Економія 50-70% часу на рутину, менше помилок у логістиці (наприклад, уникнення затримок доставки до Полтавської області). У проекті я створил простий скрипт (програму) на Python, який це робить.
ШІ для продажів та CRM (AI-інтеграції): Клієнти часто запитують: "Які добрива для пшениці в Черкаській області?" Раніше: менеджер шукає дані вручну, втрачає час.
Тепер: Вбудований ШІ-бот (як чат-помічник) на базі моделей типу Mistral або GPT. Він аналізує запит, враховує дані з CRM (історія клієнта, регіон, сезон), зовнішні фактори (погода, ціни — скажімо, зростання на 10% через газ) і дає персоналізовану рекомендацію: "Аміачна селітра 100 кг/га за 500 доларів/т". Інтеграція: Бот працює в HubSpot або Telegram, автоматично оновлює записи в CRM.
Користь: Збільшення продажів на 10-20% (швидші відповіді, більше конверсій), менша навантаження на команду. Я використовую no-code інструменти (Zapier) для швидкої настройки, плюс скрипти …