Ich entwickle Lösungen, die Systeme integrieren, Daten nutzbar machen und KI produktiv einsetzen.
Ich bin Informatikabsolvent und Entwickler mit Fokus auf KI-gestützte Lösungen, Frontend und Backend-Entwicklung. Mir macht es Spaß, komplexe Probleme pragmatisch zu lösen, Dinge sauber zu bauen und Wissen direkt in funktionierende Produkte zu verwandeln. Ich liebe, was ich mache, und bleibe neugierig — deshalb lerne ich kontinuierlich Neues und experimentiere mit modernen Tools und Methoden.
Entwicklung von KI-gestützten Lösungen für IT-Service-Management
Entwicklung interner Authentifizierungssysteme
Bachelorarbeit: Datenschutzkonforme ITSM-Prozess-Unterstützung durch generative und agentenbasierte KI auf Basis der ServiceNow Plattform
Datenpipelines mit pandas, CLI-Tools, asynchrone Jobs, ML-/NLP-Workflows mit Hugging Face Transformers und PyTorch, NumPy
UML-, Sequenz- und ER-Diagramme, Architekturstile, API-Design, modulare Services, Prototyping, Anforderungsanalyse und -zerlegung
Schema-Design, Mehrtabellen-Joins, Fensterfunktionen, Indexierung und Grundlagen von Abfrageplänen, PostgreSQL, MySQL
Git, GitHub und GitLab, CI-Grundlagen, Docker, Kubernetes-Grundlagen, MLOps-Grundlagen, Linux, Scripting
Cloud-Grundlagen in Provisionierung, Netzwerken, Zugriffskontrolle, einfachen Deployments und Monitoring
Praxiskenntnisse im Tooling und in der Prototypenentwicklung
Datensatzkuratierung und -bereinigung, Instruction-Tuning mit Hugging Face Transformers und PEFT/LoRA/QLoRA, Prompt-Vorlagen und Tokenisierung, Trainings-/Validierungspipelines
OOP, REST-Backends, Spring-Grundlagen, Unit-Tests
Workflows, Flow Designer und IntegrationHub, Business Rules und Script Includes, Servicekatalog, REST-Integrationen, Integration von Now Assist (GenAI)
Vite-Apps, Komponentendesign, Tailwind CSS/shadcn/ui, responsive Layouts, API-Integration
Praxiskenntnisse in .NET-Konsolentools und -Utilities
DSGVO-konforme Testdaten bereitgestellt, gemessen an fehlerfreien ServiceNow-Importen bei erhaltener referenzieller Integrität, durch modularen Python-Anonymisierer mit deterministischem Seeding und Multiprozess-Pipelines.
Volle PII-Abdeckung, messbar an präzisem Maskieren von Namen, E-Mails, Telefonnummern, Adressen und Firmen auch im Freitext, durch Kombination aus Regex und NLP
Reproduzierbarkeit gesichert, gemessen an konsistenten Wiederhol-Läufen und Validierungen, durch Seed-basierte Anonymisierung und robuste Export-Workflows
Ergebnis: DSGVO-konforme Testdatengenerierung für Entwicklungs- und Testumgebungen ermöglicht, bei erhaltener referenzieller Integrität und Datenstruktur
KI-Antwortqualität standardisiert, gemessen über einen vertrauensgradbasierten Composite Quality Index, durch Aufbau eines vierstufigen Evaluators auf semantischer, pragmatischer, lexikalischer und struktureller Ebene.
Analysefähigkeit erhöht, messbar an CSV-Exports pro Stufe und Gesamt-Score, durch stabile Exportmodule
Durchsatz skaliert, gemessen an effizienter NLI-Verarbeitung und besserer GPU-Auslastung, durch Integration von Transformers mit Batching und Lazy Loading
Ergebnis: Unternehmensspezifische KI-Integration beschleunigt, messbar an kürzeren Integrationszyklen und weniger Nacharbeit, durch aufgaben-gewichtete Scores, Prompts und Guardrails für Now Assist im ITSM
Interne Authentifizierung standardisiert, gemessen an der vollständigen Ablösung von Drittanbieter-Tools, durch Entwicklung eines eigenständigen LDAP-Clients in C# mit Bind/Search/Add/Modify/Delete und Desktop-GUI.
Onboarding-Aufwand reduziert, messbar an schnelleren Massenaktualisierungen, durch LDIF/CSV-Import-/Export und visuellen GUI
Provisionierung automatisiert, gemessen an stabilen Integrationen in Services, durch bereitgestellte REST- und CLI-Schnittstellen
Ergebnis: Standardisierter LDAP-Zugriff über alle Teams und Eliminierung der Abhängigkeit von Drittanbieter-Tools
Lurin, I., Gorobeiko, M., Sokol, Y., Usenko, O., Khoroshun, E., Makarov, V., Nehoduiko, V., Gumeniuk, K., Gorobeyko, B., & Dinets, A.
EMERGENCY MEDICINE, 20(5), 417–422
DOILurin I, Gorobeiko M, Lovin A, Gorobeyko B, Lovina N, Dinets A
Georgian Med News. 2024 Mar;(348):94-98
PMID: 38807400
Roman Kobets, Borys Gorobeyko and Jens Grubert: "Gazing into the Past: An Immersive Gallery of Historical Images via Camera-Guided Video Diffusion and Gaussian Splats"
Immer interessiert an neuen Möglichkeiten, Kooperationen und Gesprächen über Technologie und Innovation.