Samz

Karya, Produk & Ekosistem

Ini bukan portofolio pajangan. Ini sistem yang saya bangun, uji, dan rawat di lingkungan produksi nyata.

Ekosistem Produk Aktif

Conextlab.ai

Aktif di produksi

Chief Technology Officer & Co-Founder

Solusi otomasi enterprise dan sistem multi-agent untuk alur kerja B2B. Melayani klien korporat nasional.

Klien & partner: Intel, Nvidia, Indosat Ooredoo Hutchison, Pupuk Kaltim, BPJS Ketenagakerjaan, DJP

ConextRouter

Aktif di produksi

Lead Architect

Gateway cerdas perutean LLM untuk manajemen quota, semantic caching, rate limiting, dan cost reduction pada ConextOS.

BelajarAI.id

Aktif

Founder & Lead Instructor

Hub edukasi praktis AI di Indonesia. Mengajarkan hands-on building, RAG architecture, agent tools, dan otomasi n8n untuk 800+ member.

Pekerja.AI

Aktif

Technical Advisor & Co-Founder

Platform kurasi talenta AI dengan pembuktian portofolio karya nyata (portfolio proof, not promises).

Artifisial.com

Aktif

Co-Founder

Media berita, ulasan teknologi, dan kurasi perkembangan artificial intelligence di Indonesia.

n8n Community Advocacy

Aktif

N8N Ambassador (sejak Juli 2026)

Edukasi otomasi alur kerja, integrasi webhook, kustom node AI, dan pembinaan komunitas open-source.

Catatan Studi Kasus Lapangan

Studi Kasus 1

Reduksi Token Cost & Latensi API Agentik hingga 42%

Masalah
Sistem layanan pelanggan korporat menerima ribuan percakapan harian dengan biaya token yang terus membesar dan latensi respons yang memburuk saat beban puncak.
Pendekatan
Perancangan ulang pipeline agent: semantic caching di ConextRouter, disiplin context hygiene, bounded tools dengan skema ketat, dan circuit breaker pada orkestrasi.
Hasil
Reduksi biaya token dan latensi API agentik hingga 42% tanpa menurunkan kualitas jawaban layanan pelanggan.

Studi Kasus 2

Isolasi Deployment Model Open-Weight dengan Sandboxing VPS Resource-Constrained

Masalah
Model open-weight perlu dijalankan di VPS berkapasitas terbatas tanpa mengganggu layanan lain dan tanpa mengekspos endpoint ke publik.
Pendekatan
Sandboxing dengan container terisolasi, hard memory limit, internal network tanpa akses publik, dan reverse proxy tunggal dengan autentikasi header.
Hasil
Deployment model yang stabil, konsumsi memori terprediksi, dan permukaan serangan minimal di lingkungan resource-constrained.