RadAI-1984
Interactive engineering applications — tap any to open.
I'm Andrii Radkovskyi — AI Orchestrator. I take startup ideas and ship working products. Full-stack, data science, ML, deployment — one person, AI agents as the production force.
Let's talkNot only new builds. I also pick up what someone else dropped — and finish it the right way.
Full cycle, one engineer + AI agents: from analysis to a deployed product people actually use. Weeks, not years.
The previous contractor vanished, the «smart» script no one can read finally died. I take it apart, fix it, and rebuild it on Python — versioned, tested, yours to keep.
Migrate from fragile no-code (n8n / Make) to engineered Python automation. Set up your server or someone else's: Docker, CI/CD, backups, monitoring.
Extend existing work with new functions — and leave real documentation behind. No more «the smart programmer did it and now nobody knows how it works».
Usually you choose one or the other: depth and reliability — slow and expensive; or speed — fast and cheap but shallow. I join both.
This rarely exists together. I give you both at once. The same approaches the leaders use — now pointed at your business.
The old IT world builds for 2–4 years, eats the budget, and often ships a product no one needs by release. The world changes too fast for that. A fast world needs a fast, flexible, cheap approach — while the analytics and forecasting stay top-class.
A competitor ships in a year — we ship in a month. You go out first, capture the clients, and start gathering Big Data while they're still building.
Market shifted, idea didn't land? The old way costs you years and tens of millions. This way costs a month and a different order of magnitude.
~$10k, not millionsThree things the work is for — a steady stream of revenue, lower cost, and above all lower investment risk. Your business, thought about full-time.
Either you're the first champion who takes it all — or the second, and from there, the one who lost years and millions for a product no one needs.
One call or a few messages. No technical brief required — just tell me the problem you want to solve.
Architecture, scope, approach. You don't need to manage this part. I come back with a clear plan.
A real product you can test, show to investors, or put in front of users. Then we decide where to go next.
Мене визначає не галузь, а інженерний метод. За кожним застосунком вище стоїть один і той самий процес — від декомпозиції задачі до здачі в експлуатацію. Метод побудовано на практиці систем з високими вимогами до надійності — атомної енергетики — та сучасній інженерії програмного забезпечення. Тому клас і складність задачі не є обмеженням: змінюється предметна область — інженерна дисципліна лишається.
Формалізую справжню задачу за бізнес-формулюванням: вимоги, межі застосування, критерії приймання, журнал припущень. До рішення переходжу лише після цього.
Опрацьовую кілька архітектурних варіантів і зважую їхні trade-off. Спірні гіпотези перевіряю робочим прототипом, а не дискусією на папері.
Декомпозиція на компоненти з явними межами, контракти даних, аналіз режимів відмов (FMEA), вимоги до спостережуваності — до першого рядка коду.
Ітеративний цикл «план → зміна → перевірка». Контроль версій, ізольовані гілки, рев'ю коду; кожен крок залишає систему працездатною.
Перевірка на реальних і граничних сценаріях: автотести, навантаження, регресії. Кожен критерій приймання закривається з доказом.
Моніторинг, метрики якості, регламенти оновлення. Кожен інцидент — це аналіз першопричини (root cause) і правка процесу, а не пошук винного.
Основний стек аналітики й бекенду: Python, FastAPI, асинхронний доступ до PostgreSQL, обробка часових рядів.
Прогнозні моделі: градієнтний бустинг, ансамблі моделей, нейромережеві foundation-моделі часових рядів. Walk-forward валідація, контроль дрейфу даних.
LLM-агенти для прискорення проектування, рев'ю коду та автоматизації рутинних операцій — під контролем якості.
Інтерактивні операторські інтерфейси та дашборди, CI/CD-доставка (GitHub → Vercel), відтворювані середовища через Docker.
Незворотні зміни виконуються лише після узгодженого плану, перевіреного на граничні випадки.
Працюючий продукт ви бачите на ранній стадії — замість місяців роботи за документами та макетами.
Кожне рішення проектується від найгіршого випадку, а не лише від штатного режиму (worst-case-first).
Статус «готово» отримує лише те, що перевірено вимірюванням, а не те, що має працювати за задумом.
Коротко про головне — як це працює, скільки коштує, чи це безпечно і чим відрізняється від звичайної розробки.
Опишіть задачу — покажу, як рішення виглядатиме саме під ваш процес.
Клієнтський код і дані під NDA — закриті. Відкрито демо на синтетичних і відкритих даних: метод і архітектура, які можна перевірити.