[nevr]

> Продуктовый лидер и AI-инженер. 10 лет в продакшене. 10 лет управлял командами и P&L. Строю AI-продукты для бизнеса.

> CPTO: 150 человек, ×2.2 выручки. Ниже — 36 кейсов с цифрами. CPTO Mafin: 150 человек, ×2.2 выручки. Ниже — 36 кейсов с результатами.

> Рабочий код, живые продукты, проверяемые результаты. Рабочий код, живые продукты, проверяемые результаты.

Руководил 150 людьми, 11 командами, P&L на сотни миллионов. Вырастил выручку ×2.2 при падении рынка на 37%. Потом понял: можно делать то же самое, но быстрее и дешевле — с правильной AI-архитектурой и без раздутого штата. 36 кейсов ниже — AI-агенты, SaaS, автоматизация, ML. Реальные проекты, реальные цифры. Открыт к руководству AI-продуктами и внедрению AI в бизнес. Product Lead в PUNKT E — ×2.2 выручки при падении рынка на 37%. Mafin CPTO — 150 человек, 11 команд, P&L четырёх направлений. Знаю как выстроить AI-стратегию и как запустить AI в production. 36 кейсов ниже — от AI-колл-центра до ML-антифрода. Открыт к роли руководителя AI-продукта, консалтингу и внедрению AI.
Все кейсы Обсудить задачу Telegram →

## Кейсы

AI-агенты, SaaS, автоматизация — реальные проекты с цифрами

AI колл-центр — автоматизация 22 операторов

Техподдержка / SaaS

Компания тратила 3.2М руб/мес на первую и вторую линию техподдержки. 80% обращений — типовые вопросы по функционалу, ошибкам и документации.

AI-агентLLM on-premBitrix24

Автоматизировал 22 FTE.

AI-копилот продаж для B2B SaaS

Финтех / B2B SaaS

Отдел продаж из 12 менеджеров тратил 60% времени на рутину: разбор входящих, составление КП, согласование счетов, онбординг новых клиентов.

AI-агентLangGraphCRM

Время на рутину сократилось с 60% до 18% рабочего дня.

RAG Knowledge Base для IT-компании

IT / Системная интеграция

Системный интегратор с 400+ клиентами: документация на 15 000 страниц, сотрудники тратили 2-3 часа в день на поиск ответов.

RAGpgVectorPython

Время поиска информации: 2-3 часа → 2-4 минуты.

AI-маркетинг пайплайн для e-commerce

E-commerce / Ритейл

Интернет-магазин публиковал 30-40 единиц контента в месяц при необходимости 200+. Штат копирайтеров не справлялся с объёмом и SEO-требованиями.

AI-агентLangGraphPython

Объём контента: 40 → 220 единиц/месяц без увеличения штата.

GenAI видеоконтент-фабрика

Media / Маркетинг

Медиакомпания хотела автоматизировать производство короткого видеоконтента для соцсетей. Ручное создание одного ролика — 8-12 часов.

GenAIAI-агентPython

Производство ролика: 10 часов → 40 минут.

AI-ассистент для юридической компании

Юридические услуги

Юрфирма с 50 юристами тратила 30-40% времени на поиск по прецедентам, составление типовых документов и анализ договоров.

LLM on-premRAGPython

Время на рутинные задачи сократилось на 55%.

Все кейсы →

## Последнее

· Техподдержка / SaaS

AI колл-центр — автоматизация 22 операторов

Автоматизировал 22 FTE.
· Производство / AI-трансформация

AI-трансформация производственного холдинга с нуля

6 недель до первых рабочих AI-инструментов.
· Финтех / LLM Infrastructure

On-prem LLM на GPU для финансовой компании

Latency: 400ms на запрос.

## Рассылка

Следите за проектами

Одно письмо когда выходит новый продукт. Без спама.