Lachezar Dimitrov
KI-Agenten-Entwickler
Erfahrungen
KI-Agenten-Entwickler
Synergy Effect
- KI-Workflow-Engineering: Entwarf komplexe End-to-End-Automatisierungssysteme in n8n, die E-Mail-Verarbeitung, mehrsprachige Datenanalyse, API-Orchestrierung (Venipak, Hanna CRM) und Web-Automatisierung via Puppeteer kombinierten — und lieferte produktionsreife Workflows, die monatlich über 85 manuelle Stunden einsparen und Tausende Datenpunkte in verschiedenen Sprachen verarbeiten.
- Fortgeschrittenes Prompt-Engineering: Entwickelte ausgefeilte KI-Agenten-Prompts mit strukturierten Ausgaben, bedingten Verzweigungen und mehrstufigen Validierungen, die in vielfältigen Randfällen und unerwarteten Eingaben Genauigkeitsraten von über 90 % erreichten.
- Hybride Architektur: Baute skalierbare Systeme, die KI-gestützte Logik mit deterministischen Abläufen, JavaScript-Verarbeitungsknoten und Datenbankintegrationen kombinierten — gewährleisteten Modularität, Zuverlässigkeit und nahtlose Erweiterbarkeit.
- Produktionsreife Zuverlässigkeit: Implementierte umfassende Fehlerbehandlung mit automatischen Alarmen, Nutzerbestätigungs-Workflows, Rückfallsystemen und mehrsprachiger Unterstützung — sicherte unternehmensweite Stabilität und Nachvollziehbarkeit.
Datenwissenschaftler
Nexo
- Abgleich von Blockchain-Daten: Entwickelte Prozesse, die die monatliche Berichterstattung um 75 % verkürzten (von vier Wochen auf unter eine Woche) mithilfe von Python, SQL und AWS-Cloud-Services (Amazon S3, AWS Lambda, Athena).
- Workflow-Optimierung: Verschlankte Projekt-Workflows und steigerte die Gesamteffizienz um 25 %.
- Technische Entwicklung: Erstellte Python-Skripte (unter Verwendung von Bibliotheken wie pandas, numpy und awswrangler), um Daten über mehrere EVM-Chains und Verwahrer-Wallets abzugleichen und monatlich über 500.000 Transaktionen zu verarbeiten.
- Pipeline-Erweiterung: Integrierte fünf neue Blockchains in die Buchhaltungsdaten-Pipeline, behob kritische Fehler und verbesserte die Datenqualität.
- Echtzeit-Überwachung: Entwickelte ein Echtzeit-Tracking-System für den Fortschritt während des Abgleichs, um die Teamkoordination zu verbessern.
- Automatisierung & Reporting: Automatisierte Datenberichte in Google Sheets für konsistente Visualisierung und Analyse.
- Datenaggregation: Erstellte Skripte für bedarfsgerechte MS-Excel-Formatierung und Datenaggregation mithilfe von EVM-Explorer-APIs (Etherscan, Arbiscan, BscScan), um historische Datenlücken zu füllen.
- Notebook-Umgebung: Nutzte Jupyter Notebooks für schnelles Prototyping und Datenanalyse und zeigte damit Anpassungsfähigkeit an interaktive Coding-Umgebungen.
- Prozessanalyse & Optimierung: Analysierte Buchhaltungs-Workflows in Zusammenarbeit mit Finanzteams, identifizierte Automatisierungspotenziale und entwickelte eine Python-Lösung mit Gmail- und Google-Drive-APIs, um die Rechnungsverarbeitung und das Reporting zu optimieren.
- Verfeinerung der Dateneinbindung: Testete und verbesserte Methoden zur Dateneinbindung basierend auf Feedback.
Zusammenfassung
KI-Workflow-Ingenieur mit über 3 Jahren Erfahrung, der sich von Data Engineering (Python, SQL, AWS) zur Entwicklung KI-gesteuerter Automatisierung weiterentwickelt hat. Ich spezialisiere mich auf n8n-Workflow-Orchestrierung, API-Integrationen und JavaScript-basierte Systeme, die komplexe Geschäftsanforderungen in produktionsreife Lösungen übersetzen. Mein Hintergrund im Data Engineering gewährleistet Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit, während mein Fokus auf intelligente Automatisierung Organisationen hilft, manuellen Aufwand zu reduzieren und sich schnell an wechselnde Anforderungen anzupassen. Ich brenne dafür, KI-Agenten zu gestalten, die Autonomie mit unternehmensgerechter Robustheit verbinden.
Fähigkeiten
Technische Fähigkeiten:
- Programmierung: Python (Pandas, Numpy, Awswrangler), Sql
- Cloud- & Datenintegration: Amazon S3, Aws Lambda, Athena
- Notebook-umgebungen: Jupyter
- Datenanalysetools: Google Sheets, Ms Excel
- Workflow-tests & Automatisierung: N8n, Puppeteer, Js, Google Apis
Professionelle Eigenschaften:
- Kommunikativ, Erfahren In Teamübergreifender Zusammenarbeit
- Engagiert Für Kontinuierliches Lernen (Aktiver Ausbau Von Cloud-lösungen Und Machine-learning-kenntnissen)
- Ergebnisorientiert, Effiziente Umsetzung
- Hohe Anpassungsfähigkeit, Erfahren In Dynamischen, Schnelllebigen Umgebungen
Sprachen
Ausbildung
City, University of London
B.Sc. · Mathematik mit Schwerpunkt Finanzen und Wirtschaft · London, Vereinigtes Königreich · Klasse I mit Auszeichnung
American College of Sofia
Diplom für Sekundarschulbildung · Sofia, Bulgarien · 5,83/6,00 (A-Level-Äquivalent: AAB)
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