Oleksandr Shevchenko

Nach meinem Studium der Wirtschaftskybernetik (ZAB-anerkannter Bachelor, also mathematische Modellierung und Informationssysteme) erreichte ich den 1. Platz unter rund 6.000 Teilnehmenden im JS/FE Pre-School-Kurs von RS School / EPAM. Das ist die einzige Zahl über mich, die sich in einer Sekunde überprüfen lässt — und sie sagt vor allem eines: Ich lerne schnell, wenn ich einen konkreten Gegenstand habe.

Seitdem arbeite ich seit rund drei Jahren täglich an eigenen Software- und Automatisierungsprojekten — KI-gestützt: Ich definiere die Anforderungen, steuere Coding-Agenten, verifiziere das Ergebnis und debugge über DevTools und Netzwerk-Traffic-Analyse. Die Eingangsdaten waren dabei nie sauber und selten stabil. 20+ Projekte und 100+ automatisierte Workflows, über Monate zuverlässig in Betrieb. Wenn ein instabiler Workflow direkt Geld kostet, wird Verifikation zur Gewohnheit.

Heute richte ich diese Kombination auf Daten- und KI-Engineering aus. Mein Kernprojekt ist mono-api-agent: ein RAG-Agent über die offizielle OpenAPI-Spezifikation von monobank, an einem Tag entstanden. Chunking pro API-Methode statt nach Zeichenzahl, Embedding über den Methodenzweck statt über den vollständigen Chunk, deterministische Halluzinationsprüfung statt LLM-Judge. Am selben Tag habe ich zweimal umgebaut, was bereits funktionierte, weil die Messungen zeigten, dass es schlecht funktionierte. Modelle in Produktion trainiert habe ich nicht — das ist der Bereich, in dem ich lernen will.