Aliaksandr Tsukanau

Aliaksandr ist Machine-Learning-Ingenieur bei Vention und verfügt über praktische Erfahrung in Computer Vision, Large Language Models (LLMs) und Zeitreihenanalyse. Bei Vention hat er eine wichtige Rolle beim Aufbau zentraler KI-Systeme für schnell wachsende Startups und Enterprise-Kunden gespielt und komplexe Herausforderungen in ressourcenbegrenzten Umgebungen sowie bei großskaligen Deployments gelöst.

Er setzte mehrere zentrale Infrastrukturinitiativen um, die es ermöglichten, eine LLM-Inferenzplattform auf mehr als vier Milliarden verarbeitete Tokens pro Tag über OpenRouter zu skalieren. Außerdem leitete er die Entwicklung einer KI-gestützten Lösung zur Effizienzsteigerung im Operationssaal, die auch mit begrenzten Daten- und Rechenressourcen zuverlässig arbeitet. Seine Erfahrung umfasst die Branchen MedTech, Einzelhandel, Banking und AdTech, in denen er Datenworkflows optimiert und ML-gestützte Systeme entwickelt hat, die Prozesse und Entscheidungsfindung verbessern.

Aliaksandr ist auf Machine-Learning-Systeme auf Basis von Python spezialisiert, mit besonderem Fokus auf MLOps-Tools, automatisierte Deployments und Laufzeitoptimierung. Er entwickelt skalierbare Pipelines für Modelltraining, Inferenz und Monitoring und verbessert kontinuierlich Ressourcennutzung und Latenz in produktiven Umgebungen.

• LLM-Inferenz in großem Maßstab (vLLM, sglang, Ray Serve, Token-Durchsatzoptimierung)
• Computer-Vision-Lösungen und Zeitreihen-ML-Anwendungen
• KI-Lösungen unter Daten- und Rechenbeschränkungen
• MLOps und Bereitstellungsautomatisierung für ML-Pipelines
• Skalierbare Infrastruktur und Modellleistungsoptimierung
• Domänenübergreifendes ML-Engineering (Medizintechnik, Einzelhandel, Bankwesen, AdTech)
• Backend-Python-Entwicklung
• ML-Integration in Produktionssysteme