Audience
Data Scientists
ML Engineers
Software Developers
Product managers
IT Companies CEO
Data Analysts
Students
2 Tracks
A rich program and lots of content
20 Speakers
Industry professionals will tell you the most important thing
400 Participants
The conference brings together participants from all over the world
Tracks
Data Science Solutions
Data Scientists, CEOs, CTOs, Product Managers
- Interesting Data Science Cases
- Solutions for industry-wide problems
- Failures and lessons learned
- Simple and complex practices that help develop DS solutions
Machine Learning
Data Scientists, ML Engineers, Data Analysts
- Natural Language Processing
- Computer Vision
- Different algorythms for different problems
Gold Partner
Speakers
Lviv Startup Club / LemBS,
Founder & CEO
Aimtraction,
Director of AI Transformation
DevRain, Co-Founder, CEO;
Awarded as Microsoft Regional Director, Microsoft AI Most Valuable Professional, Top 20 AI Leaders by Forbes Ukraine
Studio & AInfluencer, F
ounder & CEO
Tayra.AI,
CPO
StayInno,
CEO
NDA, Machine Learning Engineer; Lecturer at UCU and SET
DataRobot,
Senior Software Engineer
Preply,
Senior Back-End Engineer
Automat-it,
Principal MLOps Engineer
UCloud, Machine Learning and Artificial Intelligence Engineer (ML/AI)
UKRSIBBANK BNP Paribas Group,
Chief Data & Analytics Officer
Ucloud,
COO
Expert-vetted Upwork consultant in Data Science | Ex-Upwork Ambassador in Ukraine
Аврора,
Директор департаменту R&D
EPAM Systems,
Director, AI & Knowledge-Powered Solutions
NDA,
MilTech Industry
Conference program
Data Science Solutions Track
09:30 – 10:00
Registration
10:45 – 11:30
Панельна дискусія: «Чудовий новий світ AI 2026: від демо до масового впровадження»
У 2026 ми вже живемо у реальності масового застосування ШІ: від копілотів до агентних систем, від хмарних LLM до on-device/edge AI, від простого RAG до retrieval 2.0 (графи знань, багатокроковий пошук, інструменталізація). Панель збере CEO/CTO/Head of AI, продуктових лідерів, HR/People-офіцерів, юристів із комплаєнсу та інвесторів, щоб приземлити гіпотези у робочі архітектури, метрики, політики та бізнес-моделі. Поговоримо про швидкий шлях від PoC до масштабу, керування ризиками, вартість/латентність, EU AI Act/ISO 42001, дані й походження (data provenance), авторське право/водяні знаки, model SBOM і безпеку підказок. Максимум прикладів, мінімум хайпу.
• Що з цього працює «завтра»? Назвіть 2-3 реальні утиліти/сервіси (SaaS чи open-source), які компанія може підключити за 4-8 тижнів (MVP) і який очікуваний delta-ROI.
• Агенти vs копілоти: де виправдана часткова автономія (SLA/SLO для агентів), як оформити ескалацію до людини?
• RAG 2.0 на практиці: коли достатньо «вектора», а коли потрібен граф, таблиці, інструменти (SQL, веб-пошук, репозитарії коду)?
• Якість і ризик: який eval-набір ви запускаєте перед релізом? Чи є L4-evalи (довгі ланцюги дій), red-team і як часто?
• Дані й походження: як підтверджувати provenance та керувати ліцензіями/авторським правом? Чи впроваджуєте контент-водяні знаки?
• Комплаєнс 2026: EU/US/UA – що змінюється на практиці? Ваш мінімум політик (privacy, DPIA, AI-policy, supplier-risk).
• Праця і команди: які ролі скорочуються/перевинаходяться? Карти reskill-курсів і on-the-job практик на 90-180 днів.
• Фінансова модель: як рахувати unit-economics для AI-функції? Де «ламається» бізнес-кейс і чим його виправити?
• Анти-патерни: три найтиповіші помилки 2025–2026 (наприклад, overfitting на демках, vendor lock-in без плану виходу, PoC без даних).
10:45 – 11:30
11:30 – 12:00
12:00 – 12:45
12:45 – 13:30
13:30 – 14:00
14:00 – 15:30
15:30 – 16:00
Панельна дискусія: «Як AI революціонує продукти?»
AI перестав бути «фічею» – у 2026 він переписує саму логіку продуктів: від персоналізованих інтерфейсів і агентних сценаріїв – до on-device/edge моделей, що працюють миттєво й приватно. На панелі ми зберемо продуктових та технічних лідерів, аби показати живі кейси: як AI змінює UX, монетизацію, метрики зростання, і що робити командам вже в цьому кварталі.
• Які 2-3 AI-функції можна додати в існуючий продукт за 4-8 тижнів – і яку delta-ROI/метрики (активація, утримання, time-to-value) вони дають?
• Агенти vs копілоти: де виправдана автономія? Які SLO/SLA та ескалація до людини?
• RAG 2.0 на практиці: коли вистачає «вектора», а коли потрібні графи знань/таблиці/інструменти (SQL, код, веб)?
• Як змінюється монетизація: pay-per-action, usage-tiers, «фічі як центр прибутку», PLG/SLG-мікси?
• Оцінка якості: офлайн-/онлайн-eval-и, A/B, guardrails, red-teaming; як уникати «демо-ілюзій»?
• Приватність і контент-походження: ліцензії на дані, watermarking, відповідність EU/US вимогам у масовому продукті.
• Оргготовність: який мінімум процесів/ролей потрібен, щоб не «зламати» саппорт, релізний цикл і витрати?
16:00 – 16:30
16:30 – 17:00
17:00 – 17:30
17:30 – 18:15
18:15 – 19:00
Панельна дискусія: «AI revolutionizing everything. Are you ready?»
Вибух агентних систем, мультимодальних моделей та on-device/edge AI перевів ШІ з демо-режиму у режим масового впровадження. Ця відкрита панель задасть тон для всієї конференції: без «води» про те, що вже змінюється в бізнесі й суспільстві сьогодні, що «ламається» завтра і як керівники готують компанії та команди до повсюдного AI.
• Що працює прямо зараз? Назвіть 2 фічі, які будь-яка компанія може додати за 4-8 тижнів – і який буде delta-ROI.
• Агенти в продакшені: де дозволяєте автономні дії без людини? Які guardrails і метрики якості?
• Хайп vs практика: три наймасовіші анти-патерни 2025-2026 (vendor lock-in, демо без даних тощо) – і як їх уникнути.
• Робота та кар’єра: які «старі» навички стають преміальними в AI-командах? Який reskill-план ви реально профінансували?
• Економіка якості: як ви торгуєтеся між якістю моделі, latency та вартістю інференсу?
19:00 – 19:15
Conference Closing
Machine Learning Track
09:30 – 10:00
Registration
10:00 – 10:45
Технічні інновації в 2026 і прогноз на 2027
Панель присвячена ключовим технічним проривам, які сформували 2026 рік у машинному навчанні (ефективні LLM, multimodal systems, оптимізації inference, MLOps/LLMOps практики, нові архітектури) та обговоренню, куди ці тренди приведуть у 2027-му. Обговорення має бути технічно глибоким, з конкретними прикладами впроваджень, практичними порадами для інженерів і архітекторів та прогнозами для R&D і продукту.
• Які оптимізації (квантизація, pruning, LoRA, distillation) сьогодні дають найкращий trade-off latency ↔ quality для production LLM?
• Який інфраструктурний стек ви радите для RAG-сервісу з контекстом у сотні тисяч документів? (vector DB + cache + fine-tune?)
• Multimodal models — це наразі research-фокус чи реальна production-опція для бізнес-фіч? Які приклади вже працюють у проді?
• Які практики LLMOps сьогодні необхідні: evaluation pipelines, drift detection, rollout strategies? Які інструменти працюють найкраще?
• Чи маємо ми практичні стандарти для безпечного розгортання генеративних моделей (watermarking, filters, red teaming)?
• Які обмеження hardware-stack ще треба подолати, щоб масштабувати inference при низькій вартості? (GPU vs IPU vs NPU vs ASIC)
• Як data-centric підхід і synthetic data змінили life-cycle моделі в 2025 — і що варто робити у 2026?
• Що очікувати від MoE та sparse-моделей у 2026 — чи вони реально знизять TCO для великих систем?
• Які навички мають розвивати ML-інженери у 2025–2026 для успіху у production LLM системах?
10:45 – 11:30
11:30 – 12:00
12:00 – 12:45
12:45 – 13:30
13:30 – 14:00
14:00 – 15:30
15:30 – 16:00
16:00 – 16:30
Панельна дискусія: «Кар’єра Data Scientist у 2026: як вирости та не згоріти»
Поговоримо про практичний маршрут кар’єри у добу LLM/агентів та MLOps/LLMOps: які технічні й нетехнічні навички реально потрібні, як розробнику перейти в DS за 6-12 місяців, що означає «продакшн-готовність» у 2026 (eval, telemetry, safety), як будувати портфоліо та як уникнути типових фейлів на шляху до mid/senior.
• Три технічні навички, що роблять кандидата «production-useful» вже сьогодні?
• Які «мінімальні» практики LLMOps має знати DS, навіть без ролі інфра-інженера?
• Як скласти 6-12-місячний план переходу зі SWE у DS (курси → проєкти → інтерв’ю)?
• Як збирати портфоліо, щоб тягнути на mid/senior: які артефакти показують зрілість?
• Як будувати career ladder: DS → Senior → Tech Lead / Head of Data?
• Які нетворкінг-стратегії дають найшвидший ефект у 2026 (OSS, демо-дні, менторство, конференції)?
16:30 – 17:00
17:00 – 17:30
17:30 – 18:15
18:15 – 19:00
19:00 – 19:15
Conference Closing
Tickets
STANDARD
2700 uah
Late Birds (sales end on Jun, 24)
One day of the conference
2 tracks, 20+ lectures
Сoffee-breaks
Entertainment program
Presentations
Video recordings of the conference
PREMIUM
3400 uah
Late Birds (sales end on Jun, 24)
One day of the conference
2 tracks, 20+ lectures
Сoffee-breaks
Entertainment program
Presentations
Video recordings of the conference
Certificate of participation
One-2-one meetings with speakers
AI & BigData Online Day 2026 Spring Video
Corporate registration
on demand
The 5th ticket is free If you buy 4
Different forms of payment
Necessary documents
If you'd like to buy more than 10 tickets –
please contact us
Якщо цікаво взяти участь в організації конференції, долучитися до розвитку українського Data Science Community, познайомитися та попрацювати разом над корисною ініціативою – запрошуємо стати волонтером Lviv AI Day! Перейдіть за посиланням на кнопці, розкажіть про себе і ми з Вами сконтактуємо!
Partners
Info Partners
Organizer
Lemberg Tech Business School
Lemberg Tech Business School: organization with a 17-year history of successful conferences: Lviv Mobile Development Day, GameDev Conference, Lviv PM Day та Lviv Freelance Forum.
Venue
Organization Committee
Rostyslav Chayka
Lviv Startup Club / LemBS Founder & CEO
Speaker approval, Partnership
Victoria Lopachuk
Producer & Project Manager
Vira Hryniv
Accounting
Registration of participants
Contracts, work completion statements, Billing
Phone: +38 (067) 310 15 05
Email: finance@startup.lviv.ua
Victoria Stakhiv
Project Coordinator
Coordinate with the speaker
Email: info@lembs.com
Our projects
Ross Chayka
Lviv Startup Club / LemBS, Founder & CEO
About speaker:
Стартап-консультант та підприємець. Протягом часу роботи в Lviv Startup Club долучився до розвитку декількох сотень українських стартапів. Активно досліджує нові моделі успіху в GameDev, Digital Marketing, Project Management, Product Management, Data Science, IT Service Business Management.
Oleksandr Romaniak
Aimtraction, Director of AI Transformation
About speaker:
Досвід:
• Понад 16 років досвіду в розробці програмного забезпечення, цифровій трансформації, автоматизації бізнес-процесів та впровадженні AI-рішень.
• Засновник Aimtraction AI-native Bureau. Допомагаю бізнесам перетворювати AI з хаотичних експериментів на керовану бізнес-функцію, яка має власні процеси, правила, метрики, відповідальних осіб і вимірюваний фінансовий результат.
Ключова експертність:
• AI-трансформація
• Діджитал трансформація
• Автоматизація бізнес-процесів
• Політики та контроль використання AI
• Агенти на основі штучного інтелекту та AI-операційна модель
• Впровадження AI у малому та середньому бізнесі
Presentation topic:
Від AI-експериментів до фінансового результату: як бізнесу отримати ROI від AI, а не черговий чат-бот (UA)
More about resentation:
• Чому більшість AI-ініціатив не приносять бізнес-результату.
• Як знайти процеси, де AI реально створює цінність і економічний ефект.
• Як порахувати ROI від AI ще до початку впровадження.
• Які AI-ролі вже сьогодні можуть підсилити команду.
• Практичний план AI-трансформації бізнесу за 30–90 днів.
Кейс:
AI-автоматизація re-stock - поповнення товарних запасів (з автоматичним оформленням усіх відповідних документів) з урахуванням історичних даних, сезонності та прогнозованого попиту в періоди пікового навантаження: Різдво, День святого Миколая, сезонні розпродажі тощо.
Vitalii Pavliuk
Preply, Senior Back-End Engineer
About speaker:
Віталій Павлюк — Senior Backend Engineer у Preply з ґрунтовним досвідом у розробці розподілених систем, високонавантаженій обробці даних та хмарних технологіях AWS і GCP. Розвиває ініціативи з Generative AI у продуктових командах Preply, де фокусується на тому, щоб складні ШІ-системи працювали передбачувано та надійно під реальним трафіком. PhD-дослідник у галузі штучного інтелекту та інструктор курсу Python Pro.
Presentation topic:
Еволюція розробника: як AI-інструменти змінюють щоденну інженерну практику та корпоративну культуру (UA)
More about resentation:
Нова реальність backend-розробки: Як трансформувалася роль програміста з появою LLM – від написання шаблонного коду до високорівневого архітектурного проектування та рев'ю.
Арсенал інженерної продуктивності: Огляд та порівняння реальних інструментів, що інтегруються в щоденний workflow розробника (від інтелектуальних IDE до AI-асистентів для рефакторингу та написання тестів).
Внутрішній кейс Preply: Як компанія мотивує команди адаптувати ШІ, які інфраструктурні рішення чи підходи використовуються для стимулювання інновацій всередині engineering-департаменту.
Пастки та підводні камені: Проблеми безпеки, "галлюцинації" ШІ при генерації коду та як підтримувати якість архітектури в епоху швидкої розробки.
Serhii Babich
DataRobot, Senior Software Engineer
About speaker:
Сергій Бабіч — веброзробник з понад як 15-річним досвідом. Активно досліджує технічні співбесіди як інструмент для ефективного найму, а не формальний привід для відмови кандидату. Веде ютуб-канал, телеграм-блоґ, займається консалтингом як зовнішній незалежний технічний інтервʼюєр.
Ihor Kostiuk
NDA, MilTech Industry
About speaker:
Ihor has over 15 years of experience in tech industry, having played both technology hands-on and management roles building Data & AI-driven products. Last years, Ihor has managed the department with over 30 employees at a large service IT company, held the position of CTO at a biotech startup and the position of Head of Al and Data at an entertainment AI tech company and robotics AI tech company.
Anna Baum
Studio & AInfluencer, Founder & CEO
About speaker:
Анна Баум — експертка з Generative AI, засновниця агенції Anna Baum Studio та AI-школи AInfluencer.
Бекграунд: 12 років в IT (Web, 3D, Motion), поєднані з фундаментальною мистецькою освітою.
Практика: Побудова професійних AI-пайплайнів та виробництво контенту для PepsiCo, Maybelline, Cher17 та Міністерства оборони України.
Вплив: 3 роки керує найбільшою в Україні школою з ШІ, спікерка 100+ профільних конференцій, амбасадорка фонду Unbroken.
Oleksandr Voinalovych
Аврора, Директор департаменту R&D
About speaker:
Керує R&D-департаментом Аврори. Відповідає за розвитком проектно-процесного офісу компанії, впровадження інновацій, AI-рішень, автоматизацію та стандартизацію бізнес-процесів у міжнародній мережі з 1 900+ магазинів.
Пройшов шлях від операційних задач до продуктової розробки — розуміє AI з боку бізнесу, а не лише технологій. Під його керівництвом команда створює та впроваджує власні рішення у сферах штучного інтелекту, комп’ютерного зору, аналітики та автоматизації, які допомагають підвищувати ефективність бізнесу та покращувати клієнтський досвід
Renat Gilmanov
EPAM Systems, Director, AI & Knowledge-Powered Solutions
Sergii Kolesnychenko
Ucloud, COO
About speaker:
Двадцять років у телекомі, управління складними проєктами, налаштування систем і вдосконалення операційних процесів настільки, що зміни відчувалися на всьому ринку IP-транзиту та роздрібного доступу до Інтернету в країні.
У Datagroup впроваджене структуроване управління на середньому рівні дало змогу підвищити внутрішню ефективність і покращити керування міжнародною мережею компанії.
В DTEL-IX дев’ять років послідовного розвитку перетворили платформу на найстійкішу точку обміну трафіком в Україні з піковим навантаженням 2.5 Тбіт/с. Технологічний стек, створений у межах DTEL-IX, природно виріс у хмарні сервіси та управління дата-центрами.
З жовтня 2025 став частиною управлінської команди UCloud.
Presentation topic:
АІ, українська мова, приватна інфраструктура: як автоматизувати роботу з голосовими даними (UA)
Oleksandr Khainas
Expert-vetted Upwork consultant in Data Science | Ex-Upwork Ambassador in Ukraine
About speaker:
More than 10 years of full-time data science experience with more than 30 projects completed, mostly based in California, USA. In recent years focusing more on Gen AI, Machine learning, and Deep learning projects.
Evgen Bukhalskyi
UKRSIBBANK BNP Paribas Group, Chief Data & Analytics Officer
About speaker:
Євген – начальник служби даних та аналітики в UKRSIBBANK BNP Paribas Group. Має понад 14 років досвіду в банківській сфері та понад 6 років лідерства у сфері даних та аналітики. Створював з нуля і очолював корпоративні команди з даних та штучного інтелекту, впроваджуючи трансформаційні рішення у сферах управління даними, process mining та розширеної аналітики.
Експертиза Євгена полягає у використанні даних для оптимізації бізнес-операцій, вдосконалення процесу ухвалення рішень та інтеграції можливостей ШІ у ключові банківські процеси. Як один з рушіїв цифрової трансформації компаній, він успішно реалізував корпоративні стратегії управління даними, що підвищують ефективність, точність і якість клієнтського досвіду.
Поза межами корпоративної ролі Євген робить значний внесок у розробку національної AI-стратегії, етику, освіту та розвиток державно-приватної співпраці. Він також входить до складу Privacy Committee Міжнародної асоціації радників (IAA), де відстоює принципи етичного використання даних та високі стандарти конфіденційності у фінансовому секторі.
Його професійна філософія ґрунтується на збалансованому підході до інновацій: застосуванні передових рішень у сфері ШІ та аналітики при забезпеченні відповідального й прозорого використання даних задля сталих трансформацій у банківській сфері. Поєднуючи фокус на технологічному розвитку та етичному управлінні, Євген допомагає формувати майбутнє data-driven банкінгу в Україні та за її межами.
Bohdan Zelinskyi
Universe Group, Senior ML Engineer
About speaker:
Зелінський Богдан, ML Engineer Guru Apps в компанії Universe Group, спеціалізується на Computer Vision та створенні end-to-end пайплайнів для генерації фото/відео. Має досвід побудови ефективної і масштабованої інфраструктури та оптимізації production-інференсу. Активний учасник AI-хакатонів, де застосовує технології для вирішення реальних суспільних викликів (Штучний інтелект у Мрії, War Damage Assessment тощо).
Presentation topic:
Vision-Language Models: Biд розуміння зображень до їх генерації (UA)
Oleksandr Krakovetskyi
DevRain, Co-Founder, CEO; Awarded as Microsoft Regional Director, Microsoft AI Most Valuable Professional, Top 20 AI Leaders by Forbes Ukraine
About speaker:
Oleksandr is an accomplished cloud architect with a Ph.D. in Computer Science. He is the co-founder and CEO of DevRain, a leading software development company that specializes in creating cutting-edge solutions for businesses worldwide. As a proud Microsoft partner, he has a deep understanding of the latest technologies and trends in cloud computing and AI.
With a huge amount of experience in the industry, Oleksandr has worked on numerous successful projects, leveraging his expertise in cloud architecture, software development, and data analytics. He is highly respected in the tech community and has received several prestigious awards for his contributions, including being named a Microsoft Regional Director, Microsoft AI Most Valuable Professional, and a member of the Forbes Technology Council.
Facts:
• Cloud architect
• Ph.D. in Computer Science
• Co-founder and CEO of DevRain, a software development company, Microsoft partner
• Awarded as Microsoft Regional Director, Microsoft AI Most Valuable Professional, Forbes Technology Council
Oleksii Pavlenko
Clust, Head of AI
About speaker:
Head of AI and former Engineering Manager with more than 8 years of leading engineering teams. Skilled in delivering AI solutions from early prototypes to production.
Dmitry Prokopiev
UCloud, Machine Learning and Artificial Intelligence Engineer (ML/AI)
About speaker:
• З 2000 року працював в ІТ із такими національними компаніями, як «УкрКом», ТОВ «ТК «Велтон.Телеком», ТОВ «Голден Телеком», ПАТ «Укртелеком» та інші.
• З 2010 року співпрацював з Міністерством транспорту та звʼязку України.
• У 2018-му долучався як технічний експерт в Council of Europe.
• У 2019-му відкрив власну компанію R2D2 Robotics OÜ, що спеціалізується на використанні AI/ML у системах потокової обробки даних та системах управління.
• З 2022 року займається експертною діяльністю за напрямком РЕБ та РЕР для Сил оборони.
• В 2025 році долучився до команди UCLOUD в якості AI&ML Tech Lead.
https://forbes.ua/profile/dmitro-prokopev-2151
Andriy Bilous
StayInno, CEO
About speaker:
Andrii Bilous is the founder of the consulting agency StayInno AI Consulting, mentor for AI startups at Microsoft FoundersHub, Business&Technology expert with 15 years of experience in IT, machine learning, and software development.
He focuses on AI strategies and innovative tools development for businesses, helps to optimize processes, enhance team efficiency.
He is the author of AI training workshops for business and the business game “AI Corporation,” built on simulation and scenario planning.
Bohdan Khaietskyi
Tayra.AI, CPO
About speaker:
Освіта:
• Закінчив Інститут Міжнародних Відносин КНУ Тараса Шевченка.
• Магістр. Політолог-міжнародник, перекладач шведської мови.
• Пишу дисертацію на тему історії медицини
• Є молодшим науковим співробітником КНУ їм. Шевченка
Робочий досвід:
• Перша робота була в управлінні міжпарламентських звʼязків апарату верховної ради України
• Працював в міжнародній аудиторській компанії BDO
• Працював в Казахстані на керівній посаді у величезній паливно-енергетичній групі компаній
• Керував агропромисловим комплексом
• Працював в ІТ в сфері створення інтелектуальної власності у сферах візуалізацій, додатків.
Зараз:
• Власник та сео мережі приватних медичних центрів MED OK (10 років, 5 філій, 150 людей штату, 12000+ мед послуг в місяць)
• Співвласник та СРО компанії Tayra.ai – Ші медичний писар
Presentation topic:
Як AI реально вставити в клініку: інтеграція, мапінг і робота всередині чужих медичних інформаційних систем (МІС) (UA)
More about resentation:
1.Медичний AI ламається не на моделі, а на інтеграції? Tayra - AI-шар між пацієнтом, лікарем і МІС. Де в цьому ланцюгу справжні труднощі?
2.Чому немає «єдиної кнопки інтеграції»? Фрагментація ринку МІСів у теорії (HL7/FHIR) і на практиці.
3.Мапінг це як основна робота? Перетворення результатів моделі в точну структуру для конкретного МІСу: Поля, формати, довідники (ICD-10), і ще кіпа різних штучок, а в кінці валідація, права на запис і підтвердження лікарем.
4.Доказ на практиці: Про пілоти, лікарні, лікарів, інтеграції з медичними системами, якими користуються 95 000 лікарів
Igor Babin
NDA, Machine Learning Engineer; Lecturer at UCU and SET
About speaker:
Machine Learning Engineer with 6+ years of experience, including 2+ years as an ML Lead, specializing in Computer Vision, MLOps, and edge inference. In parallel, mentoring master’s theses, guiding newcomers in machine learning, and consult for AI startups.
Hardware agnostic model optimizations
• Growing Demand of Cloud Costs
• What is efficientML
• Model optimizations for inference
Presentation topic:
Hardware agnostic model optimizations (UA)
Vladyslav Melnyk
Automat-it, Principal MLOps Engineer
About speaker:
Vlad is a Deep Learning enthusiast with a passion for Artificial Intelligence. He takes care of AI products through their lifecycle, from experimentation to production. Result-oriented and ambitious, with a strong focus on MLOps, ensuring smooth transitions and efficient model deployment. Skilled in delivering deep learning models, always learning and adapting to stay ahead in the field.
Presentation topic:
How We Built a Multi-Agent System — Or Not (UA)
More about resentation:
• Building a production AI agent on AWS: Strands SDK, Bedrock, AgentCore
• Multi-agent patterns that exist: orchestrator, swarm, graph, A2A — and when each fits
• Real story: building a travel concierge with 4 specialist agents, measuring everything with traces
• Observability as the decision-making tool — let traces guide architecture, not assumptions
• Practical takeaways for choosing the right level of complexity for your use case
AI & BigData Day
©2026 AI & BigData Day