Full-Stack AI Engineer
Ich baue AI-Produkte Ende-zu-Ende — AI-Agents, MCP, Backend, Integrationen, Launch. Eine Person deckt den Umfang ab, der normalerweise auf 3–5 Entwickler aufgeteilt wird.
Ehrlich — damit wir uns gegenseitig keine Zeit stehlen.
Über 2 Jahre täglich im Pair mit AI-Agents.
Seit mehr als zwei Jahren arbeite ich mit AI-Agents als Co-Autoren — ich baue nicht nur AI-Tools, ich nutze sie auch täglich in meinem Workflow.
Was das in der Praxis bedeutet:
Ich arbeite mit großen Codebases und komplexen Projekten — Agents skalieren die Umsetzung, ich halte die architektonischen Entscheidungen.
Produktionsfälle mit echten Kunden und Code.
Ein AI-Assistent, der einen Sales-Manager im Instagram Direct ersetzt. Multi-Tenant-SaaS für Salons, Barbershops, Kliniken und Solo-Freelancer — von einem einzelnen Standort bis zu Netzwerken mit dutzenden Mitarbeitern. Versteht Text, Foto, Voice und Video in einem Dialog. Integriert sich mit CRM (Altegio) und Google Calendar. TOV "MARK1".
Abo-Plattform für die geschlossene Investment-Community Capitalist Invest / Rynochok. Stripe-Bot für Zahlungen, Telegram-natives Admin-Panel mit 7-Schritt-Broadcasting, Dual-Account-Orchestrierung, Google Sheets als operatives Dashboard für den CEO. 500+ Mitglieder, 800+ Webhook-Events.
Ein Telegram-Bot, über den Spender Anteile am Gemälde eines ukrainischen Künstlers untereinander weiterverkaufen. Spendensammlung für humanitäre Minenräumung.
Bereiche, in denen ich regelmäßig arbeite.
Fine-Tuning von Open-Source-Modellen (Llama, Gemma, Mistral) via PyTorch + Transformers / Unsloth. Integration kommerzieller Modelle (Claude, GPT, Gemini) via API. Multimodale Pipelines (Text + Bild + Voice + Video). MCP-Server, Function Calling, Multi-Agent-Orchestrierung.
Datensammlung aus offenen Quellen (Web, API, Datasets). Bereinigung, Normalisierung, Dedup mit pandas / polars. Vorbereitung von Datasets für Fine-Tuning — Tokenisierung, JSONL / ChatML Formate. Augmentation und synthetische Datengenerierung via LLM.
Python (FastAPI, Flask), asynchrone Pipelines auf asyncio + uvloop. Node.js / TypeScript für Serverless. REST APIs, Webhook-Ingress. Integrationen — Stripe, Telegram Bot API, Meta Graph, Google APIs (Calendar, Sheets, Vertex), Notion.
React 19 + TypeScript, Vite. Tailwind CSS + shadcn/ui für UI. Astro für statische Sites. Mobile-first responsive, iOS-optimiert (safe-area, touch-feedback). Eigene UI-Komponenten von Grund auf.
CI/CD-Pipelines (GitHub Actions, GitLab CI). Docker für Production-Deployments — Multi-Stage-Builds, docker-compose. Monitoring, Backups, Secret-Management via .env / Vault. Logs-Aggregation.
AWS (EC2, S3, RDS, IAM). Google Cloud (Vertex AI, Compute Engine, Cloud Storage). Cloudflare (DNS, Tunnels, Workers, R2). Hetzner und bare-metal VPS für Self-Hosted-Szenarien.
Linux Server-Administration: systemd, nginx, iptables, SSL/TLS. Proxmox-Virtualisierung — VM-Management, Snapshots, Cluster. Hardware: Server-Builds, BIOS-Konfigurationen, Netzwerk-Setup.
Technologien, mit denen ich Produkte und MCP-Server baue.
Nicht meine Haupttätigkeit, aber auch eine interessante Erfahrung.
Früher arbeitete ich in einer Werbeagentur, danach hatte ich meine eigene SMM-Production. Mit dieser Erfahrung wollte ich etwas Eigenes aufbauen — und zwar etwas, das vom Markt wirklich gebraucht wird.
In der Ukraine gab es keinen qualitativ hochwertigen Bildungscontent zu DIY-Reparaturen von Technik: große Kanäle mit Production waren langweilig und vom Alltagszuschauer abgekoppelt, einzelne Mechaniker konnten komplexe Informationen nicht spannend vermitteln. Ich sah die Gelegenheit und startete das Projekt MARKUSHA gemeinsam mit meinem Vater — einem ehemaligen Lehrer mit eigenen Tricks und Erfolgen bei der Verbesserung landwirtschaftlicher Maschinen.
Nach einer Weile kamen Millionen von Aufrufen samt einem Strom von Dankesnachrichten in den Kommentaren — Farmer fingen an, ihre Traktoren, Mähdrescher und andere Landtechnik nach unseren Videos zu verbessern. 66 % der Aufrufe aus der Ukraine, die restlichen 34 % — aus aller Welt, von Polen bis Amerika.
Bin froh, dass dieses Projekt so viele Menschen erreichen und ihnen wirklich helfen konnte.
Plaudere mit AI über mich auf Basis des vollen Kontextes von dieser Site.
Am besten auf Telegram schreiben — ich antworte schnell.