Оносов Костянтин Едуардович

📌 Чому я підходжу (дзеркало JD)

• "Building an AI-native company where core business processes are executed by AI agents" — саме так я будую AutoShara і PGT: пошук, класифікація, outreach, claim — все агентні pipeline.
• "Design multi-agent systems to automate business workflows" — ZRT Pipeline: 5 агентів в ланцюгу (trigger → search → classify → outreach → claim) в production.
• "Comfort working in ambiguous environments without fully defined requirements" — solo founder by definition: spec пишу сам, вимоги уточнюю з ринку, деплою без approval chain.
• "Ability to quickly prototype and iterate" — два продукти запущено, третій в розробці. Від ідеї до deployed feature — дні, не спринти.
• "3-6 роки Backend/Fullstack" — production NestJS + PostgreSQL + Redis + TypeScript. Portfolio замінює роки.

🎯 Summary

Я проектую та будую multi-agent системи що автоматизують бізнес-процеси — в production, для реальних продуктів. Як solo founder AutoShara (autoshara.com) і PGT (pgthub.com) я дизайнував агентні workflow без готових spec і без команди. Comfortable з ambiguity: якщо вимоги unclear — уточнюю через prototype, не через зустрічі. Prototype-to-production цикл — дні. Зараз будую PILOT — open-core AI testing agent. Backend: NestJS + Node.js + TypeScript + PostgreSQL + Redis.

🚀 AI Agent Systems (Portfolio)

ZRT Pipeline — Production Multi-Agent System

AutoShara + PGT: Zero-Result Trigger → Business Lead Capture

Agent architecture:

ZrtTriggerAgent       → детектує пошуковий запит без результату
  ↓
ZrtSearchAgent        → Google Places API → знаходить бізнес поза базою
  ↓
ZrtClassifierAgent    → LLM визначає listingType (SALE/RENT) + subIntent
  ↓
ZrtOutreachAgent      → Telegram (Telethon, 58% coverage) → SMS fallback
  ↓
ZrtClaimAgent         → magic-link → конвертує контакт → registered owner

Vertical Strategy Pattern: IZrtVertical — кожен вертикаль (SALE, RENT) має свій classifier, templates, claim flow. Shared: dedupe, GDPR cron, opt-out, budget guard.

PILOT — AI Testing Agent (in active development)

Open-core framework: AI agent тестує UI та трансформує QA workflow

• IMPRINT: self-learning failure classifier — навчається per-site patterns
• AI Persona Generator: LLM pipeline → YAML personas + test scenarios з опису
• DebugMonitor: F12-equivalent observability (console, network, layout shift)
• Universal locators: role/label/text без data-testid — zero setup на будь-якому сайті

AutoShara + PGT — Full-Stack AI Platforms

autoshara.com + pgthub.com

• NestJS modules: auth, places, zrt, phone-reveal, analytics, reviews
• Scraper pipeline з Vision AI validation (~10K+ listings)
• Telegram infra: analytics bot (digest), Telethon outreach (mass ImportContacts)
• Multi-schema PostgreSQL (autoshara + pgt схеми)
• Event-driven: BullMQ task queues, retry logic, dead-letter

🛠️ Технічний Стек

💡 AI Agent Engineering Patterns

Multi-Agent Orchestration

• Sequential agent chains з BullMQ, failure isolation, retry policies
• Vertical Strategy Pattern: shared core + per-vertical logic
• Budget guard: максимальні витрати per campaign, GDPR opt-out enforcement

LLM Integration

• Classifier prompts з structured JSON output, subIntent detection
• RAG: Knowledge Pack per role (persona context injection)
• Vision API: photo quality + brand detection pipeline

Prototype-First Development

• Feature spike в 1-2 дні → production-grade за тиждень
• Solo founder = no approval cycle → fast iteration

📌 Чим відрізняюся

• Production multi-agent systems — не tutorials, не sandbox
• Solo founder = ambiguity comfort за замовчуванням
• TypeScript/Node.js + NestJS — точно те що потрібно для ролі

🎓 Background

Self-taught AI-native engineer. 2+ роки production delivery.

🌍 Мови

Українська: рідна | Англійська: B2+ | Російська: пасивна

📎 Посилання

Продукти: https://autoshara.com | https://pgthub.com LinkedIn: linkedin.com/in/konstantyn-onosov-9a8929403