Опыт
11+ лет в продукте, рассказанные цифрами
От финтеха до маркетплейсов: ИИ-ассистенты, ML-продукты, edtech. Каждая роль — через измеримый результат, а не список обязанностей.
0,27% → 26%проникновение за год: доля активных продавцов с обучением (MAU 140 тыс.) — при нулевых затратах на привлечение
15 млрд ₽оценил TAM, показал руководству свободный канал дистрибуции — собственную базу WB — и защитил бюджет PRO Wildberries
−60% FTEна производство курса при росте качества: перевёл контент на LLM — генерация, RAG, агенты, автопроверка домашних заданий; доходимость выше 60% при рыночных 35–45%
ROI 120%в первых платных потоках синхронного обучения; пилот ИИ-помощника на RAG закрыл за неполный месяц — метрики продавцов не сдвинулись — и перераспределил ресурсы на живые курсы
DiDна когортах обученных и необученных продавцов показал, что обучение повышает Retention и Cross-sell платных продуктов, — и сделал эту связь целевой метрикой продукта
+40%органического трафика на сайт обучения за 3 месяца: запустил бренд-медиа «Журнал WB Insight» за 2 недели
12% → 50%Automation Rate бота ×4 за 8 месяцев: доля обращений, закрытых без оператора, при ~10 тыс. вопросов в неделю
68 млнклиентов Сбера — охват ипотечного навыка в ассистенте Салют; вывел его в топ-10 за 4 месяца, первым среди трайбов
+24%конверсии в контакт с собственником (4,2% → 5,2%): ML-подборки на главной domclick.ru — коллаборативная фильтрация, офлайн-скоринг сотен тысяч объектов, A/B против эвристики
RoBERTaперевёл классификатор интентов с fastText на RoBERTa; ввёл критерий закрытого обращения, разметку и пороги по интентам
0,02% → 0,9%проникновение реферальной программы ×45 за 3 месяца после перезапуска при базе 700 тыс. клиентов: двусторонний бонус, приглашение ссылкой, баллы без реквизитов и НДФЛ
Запускподписки «Альфа-Безопасность» с нуля за год — в продаже с 2021: проверка сотрудников при найме, защита от авторских рисков
P&Lзащитил roadmap и экономику продукта на финансовом и продуктовом комитетах
6 мес.payback ИИ-бота поддержки при базе 60 тыс. клиентов: сквозные сценарии, в которых бот сам совершал действия в кабинете — например, открывал счёт
−43%Median Resolution Time (30 → 17 мин) за 3 месяца: сквозные сценарии и прямая маршрутизация на вторую линию с Routing Accuracy 98%
×20быстрее запуск сценария бота (1–2 недели → часы): хаб, где сотрудники поддержки сами писали сценарии на Lua без разработчиков
fastTextиерархия моделей для низкочастотных вопросов и копилот оператора для интентов ниже порога
Класс365 (группа Актион)
Project Manager
Июнь 2014 — Июнь 2017
SaaS для retail, e-com и услуг: управленческий и складской учёт, касса и CRM. Отвечал за качество сервиса и план релизов, руководил командой QA, внедрял сервис у клиентов. Довёл Release Frequency с одного релиза в 3 недели до двух в неделю — регрессия на Selenium IDE с командой из 3 тестировщиков. Провёл 40+ внедрений за 3 года, запустил базу знаний из 70+ статей и helpdesk.
Образование
Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2013 — прикладная математика.
Навыки
Product ManagementПродуктовая стратегия и roadmapLLM-ассистенты и чат-ботыRAG, агенты, промпт-инжинирингПостановка задач DS-командеA/B-тестыЮнит-экономика и P&LCustDevCJMUX/UI-дизайнПриоритизация бэклога (RICE / MoSCoW)
Инструменты
PythonSQLGrafanaPower BIClickHouseAmplitudeFigmaMiroJira
Языки: русский — родной; английский — B2.