Senior Menedżer produktu

Домены: B2B, AgenticAI, GovTech, StartUp - Руководил запуском и интеграцией MVP цифрового аватара в инфраструктуру ДИТ Москвы, что стало прорывным проектом по цифровизации государственных услуг. - Построил с нуля мощную кросс-функциональную команду, внедрив Agile-процессы и систему метрик, что позволило быстро реализовать продукт за 3 месяца и успешно интегрировать его в городскую инфраструктуру. - Разработал стратегию и управление бэклогом, контролируя ключевые показатели роста и удобства использования. - Оптимизировал операционные расходы на 50%, автоматизировав процессы и внедрив цифрового аватара, что сократило время оказания услуг гражданам с 30 до 15 часов, освободив ресурсы для стратегических инициатив. - Внедрил систему аналитики и метрик, что дало возможность оперативно принимать решения и быстро реагировать на изменения рынка и требований клиентов

Домены: B2C, AI, Fintech, Crypto, StartUp - Руководил выходом продукта на рынок региона ASEAN, включая поиск поставщиков, сертификацию, анализ рынка и запуск рекламных кампаний. - Стратегически управлял командой из 20+ разработчиков, обеспечивая выполнение целей и своевременное внедрение новых функций. - Обеспечил ценность продукта, реализовав алгоритмы прогнозирования ROI с точностью 89%, что принесло клиентам экономию $200K ARR и стало ключевым драйвером продаж на ASEAN-рынке. - Внедрил LLM-чаты первой линии поддержки, снизив затраты на Customer Support на 25%, повысил Customer Satisfaction Index и ускорил время получения услуг до 15 часов в неделю.

- Ускорил Time-to-Decision по кредитам на 40% с помощью внедрения ИИ-агента для скоринга, что привело к росту пропускной способности кредитного конвейера. - Разработал и внедрил RAG-систему для обработки юридических документов, сэкономив более 15 000 человеко-часов в год. - Внедрил систему геймификации на платформе Domclick.ru, что увеличило Retention и LTV клиентов, а квартальная конверсия выросла на 25%.

- Тюнинговал модели BERT для классификации транзакций с F1-score 0.94, оптимизировал NLP-пайплайны, снизив инфраструктурные затраты на 30%. - Улучшил метрики по извлечению информации из документов, достигнув F1-score 0.91, что повысило качество обработки данных