AI/ML Developer · AI-агенти · RAG · LLM
Я — Володимир Сидоренко, AI/ML-розробник. Проєктую та будую AI-агентів, RAG-асистентів і LLM-інтеграції — від швидкого прототипу до надійної системи в продакшені з вимірюваним результатом.
Володимир Сидоренко
AI/ML Developer
Київ · працюю віддалено
$agent.run("your_process")
✓ retrieved context · 4 sources
✓ tools called · crm.update, mail.send
✓ eval score · 0.94
Послуги
Беру на себе весь шлях: оцінку доцільності, архітектуру, розробку, інтеграцію з вашими системами та підтримку. Ви спілкуєтеся напряму з інженером, який пише код.
Агенти, які виконують реальну роботу: обробляють звернення, працюють з CRM та ERP, викликають API й передають складні випадки людині.
Асистент, який відповідає на основі ваших документів, бази знань і даних — з посиланнями на джерела, а не вигадками.
Вбудовую GPT, Claude чи open-source моделі у ваш застосунок: чати зі стрімінгом, структуровані відповіді, генерація та класифікація.
Автоматичне витягування даних з інвойсів, договорів, анкет і сканів у структурований формат — з валідацією та перевіркою людиною.
Роблю якість вимірюваною: тестові набори, LLM-as-judge, трейсинг і контроль витрат на токени, щоб система не деградувала непомітно.
Коли дані не можуть залишати периметр: розгортання open-source LLM, fine-tuning під задачу, захист PII та відповідність GDPR і EU AI Act.
Кейси
Агент спілкується з клієнтами в Telegram: з'ясовує бюджет, район і вимоги до об'єкта, підбирає відповідні варіанти з бази та відповідає на запитання. Готових до угоди клієнтів передає менеджеру з повною історією діалогу.
Прототип агента, який сам телефонує за списком контактів, веде живу розмову голосом, кваліфікує інтерес і фіксує результат кожного дзвінка. Зацікавлених клієнтів передає менеджеру.
Чому я
Без менеджерів і зіпсованого телефону. Ви говорите з тим, хто проєктує й пише код.
Не демо заради демо: eval-набори, моніторинг, ретраї та контроль витрат закладаю з самого початку.
Захист від prompt injection, робота з PII, GDPR і вимоги EU AI Act. За потреби — моделі у вашому периметрі.
Повний доступ до репозиторію, документація та навчання команди. Жодної прив'язки до підрядника.
Формати співпраці
Кожен проєкт починається з короткого безкоштовного дзвінка. Після нього ви отримуєте план робіт і оцінку з розбивкою по етапах.
Щоб зрозуміти, де AI дасть реальний ефект, а де — ні, ще до старту розробки.
Робочий прототип на ваших даних, щоб перевірити гіпотезу до великих інвестицій.
Повноцінна розробка, вивід у продакшн і подальший розвиток AI-системи.
Як я працюю
Безкоштовний дзвінок і розбір задачі: цілі, дані, обмеження, метрики успіху. Чесно скажу, якщо AI тут не потрібен.
Швидкий прототип на реальних даних і eval-набір, щоб виміряти якість до того, як вкладати більше.
Ітерації по 1–2 тижні з демо. Доступ до репозиторію з першого дня — ви бачите кожен крок.
Деплой у вашу інфраструктуру або хмару, моніторинг, документація та передача знань команді.
Технології
FAQ
OpenAI, Anthropic Claude та open-source моделі (Llama, Mistral, Qwen). Модель обираю під задачу — за якістю, вартістю, швидкістю та вимогами до приватності — і закладаю можливість її замінити.
Так. Підписую NDA, працюю з мінімально необхідним доступом і можу розгорнути рішення повністю у вашій інфраструктурі з self-hosted моделями, щоб дані не залишали периметр.
Залежить від обсягу та інтеграцій. Аудит і прототип мають фіксовану ціну, яку ви знаєте до старту. Після безкоштовного дзвінка надсилаю оцінку з розбивкою по етапах.
Прототип на ваших даних — зазвичай 2–6 тижнів. Повноцінна production-система — від одного до трьох місяців, залежно від кількості інтеграцій і вимог до якості.
Так, працюю віддалено з клієнтами з України, Європи та США. Комунікація українською або англійською, дзвінки — у зручному для вас часовому поясі.
Скажу про це чесно на першому дзвінку. Іноді проста автоматизація або класичний алгоритм дає кращий результат за менші гроші.
Блог
Чим насправді займається AI-інженер, чим ця роль відрізняється від…
Практична рамка для вибору мовних моделей: що кажуть і чого не кажуть…
Гайд для розробників про персональні дані в AI-функціях: принципи…
Як побудувати пайплайн інтелектуальної обробки документів на мовних…
Як будувати LLM-функції, що переживають збої провайдерів і ліміти:…
Практичний гайд зі Spring AI: ChatClient, advisors, пам'ять чату, RAG…
Поговорімо
Опишіть, що хочете автоматизувати або побудувати — відповім протягом одного робочого дня з планом дзвінка та орієнтовною оцінкою.
Найшвидше — написати на пошту. Кількох речень про задачу достатньо для старту.
Надсилаючи запит, ви погоджуєтесь з політикою конфіденційності.