Семеха Олександр
Миколайович

Розробник · Інтегратор · Бізнес-аналітик · Інженер AI/ML

Впровадження, розробка та інтеграція облікових систем. Інжиніринг та впровадження ШІ.

Розробка функціоналу для рішень BAS та ERP, синхронізація й перенесення даних між системами, консолідований облік для груп компаній. Проєктування та впровадження рішень на базі штучного інтелекту в діючому контурі обліку.

Семеха Олександр Миколайович
10 роківспеціалізації розробки ERP
2 рокирозробки рішень ШІ
30+ інтеграційсайтів та API
Міжнароднийдосвід та сертифікації
01Профіль
Роль
Розробник, інтегратор, бізнес-аналітик, інженер AI/ML
Освіта
Київський політехнічний інститут — спеціальність «Телекомунікаційні системи та мережі»University of Toronto — спеціальність «DevOps»
Бізнес
Поглиблені знання та сертифікація з управління бізнесом і процесами, бухгалтерського та фінансового обліку.MBA — Edinburgh Business School, Heriot-Watt University
Agile
Certified Scrum Master®, Certified Scrum Product Owner®, Project Manager
Технічні
Google AI Professional · Microsoft AI & ML Engineer · Програмування та конфігурування BAS · Java · Python · Implementing Databases Microsoft SQL Server (M2779) · ITIL: Incident and Problem Management
Мови
Українська, англійськаІспанська, німецька (базовий рівень)
02Спеціалізація

Рішення BAS та ERP

Впровадження й розробка функціоналу під облік і процеси замовника. Оптимізація роботи баз даних і SQL-запитів: пошук вузьких місць, прискорення обробки.

УППУТПЗУПBAS БУХBAS УТBAS МБBAS ЗУПBAS КУПBAS ERPCRMWMS
Маю власні ліцензії на всю лінійку продуктів BAS

Штучний інтелект

Будую AI-рішення поверх облікового контуру: від аналізу процесів і вибору архітектури до інтеграції з даними, розгортання та контролю якості. Типові сценарії — інтелектуальний пошук по внутрішніх документах, автоматизована обробка первинних даних, агенти для повторюваних операцій.

LLMRAGагентиML-пайплайниінтеграція з BAS

Інтеграції та обмін даними

Синхронізація, конвертація, перенесення даних, інтеграції між системами замовника й зовнішніми сервісами.

APIWEB-сайтиEDINovaVchasnoклієнт-банкиM.E.DocJSONXML

Управління ІТ-проєктами

Збір і аналіз вимог, постановка задач, керування командами до 10 розробників. Оцінка трудомісткості, планування етапів, контроль якості та документування прийнятих рішень.

аналітикаоцінка трудомісткостіплануванняприймання робітдокументування
Власні розробки

Консолідовані системи обліку для холдингів

Зведений облік і звітність по групі компаній — понад 100 юридичних осіб в одному контурі.

Облік завдань, часу та проєктів

Власна система, що використовується в роботі та доступна для впровадження у замовника.

03Досвід
Напрямки
БухгалтеріяФінансиПродажі ЛогістикаДоставкаВиробництво Митне оформленняСкладКвиткові операції Консолідована звітність
Індустрії, де виконувалась автоматизація
Фінансові та бухгалтерські послуги Магазини одягу й товарів для дому Медицина Хімія Кабельно-провідникова продукція Щитове обладнання Інтернет-магазини Автозапчастини Обладнання для ресторанів Митне оформлення Міжнародні перевезення Канцтовари Холдинги Будівництво Склади Кабельно-провідниковий завод Національний квитковий оператор

Штучний інтелект

Проєктування, розробка та впровадження рішень на базі великих мовних моделей і машинного навчання з інтеграцією у діючу інформаційну систему замовника.

Бази знань і пошук

  • Векторизація неструктурованої інформації
  • Семантичні бази знань
  • Алгоритми інтелектуального пошуку

    • Агенти та LLM

  • Архітектури автономних агентів
  • Налаштування великих мовних моделей
  • Інтеграція моделей із даними системи

    • Обробка документів

  • Комп'ютерний зір і розпізнавання
  • Обробка природної мови
  • Автоматизований аналіз мовлення

    • Промпт-інжиніринг

  • Розробка й тестування запитів
  • Оптимізація когнітивних ланцюжків
  • Логіка взаємодії між моделями

    • Моделі та їх якість

  • Підготовка даних для навчання
  • Розгортання, ML-пайплайни
  • Моніторинг точності, валідація

    • Контроль і безпека

  • Механізми фільтрації контенту
  • Етичне використання даних
  • Інтеграційні шлюзи до AI-сервісів
    • LLMRAGвекторні базисемантичний пошук автономні агентиML-пайплайниComputer Vision NLPAPI-шлюзимоніторинг якості
    04Порядок роботи
    01

    Звернення

    Опис задачі, доступ до системи для попереднього перегляду.

    → Постановка задачі
    02

    Обстеження

    Перегляд конфігурації, даних і процесів, у яких виникає задача.

    → Перелік робіт
    03

    Оцінка

    Обсяг, строк і вартість за кожним пунктом переліку.

    → Кошторис
    04

    Виконання

    Робота етапами з демонстрацією проміжного результату.

    → Функціонал у базі
    05

    Передача

    Перевірка на робочих даних, інструкція, навчання користувачів.

    → Акт виконаних робіт
    06

    Супровід

    Консультації, доробки та оновлення за зверненням.

    → Погоджений формат