Capabilities
Foundation models
Модель задаёт границу доступных сценариев. Важны не только benchmark scores, но и устойчивость в длинных задачах, работа с контекстом и способность следовать ограничениям процесса.
Lead Product Analyst · LLM adoption
Помогаю компаниям превращать foundation models в работающие продукты и процессы.
01 / Обо мне
Я — Product Analytics Team Lead в продукте RnD LLM Agents в Обслуживании T-Bank.
Руковожу командой из четырёх продуктовых аналитиков и отвечаю за внедрение LLM-агентов в процессы клиентской поддержки.
В рамках внедрения создаю в компании AI-native инфраструктуру для проведения evals и эксплуатации LLM-агентов в production.
Выстраиваю сложные пайплайны offline-метрик качества на основе human labeling.
02 / Frontier notes
Основные темы, за которыми я слежу в LLM-индустрии.
Меня интересуют развитие foundation models, инфраструктура и экономика inference, alignment и evals, а также практики внедрения AI в продукты и бизнес-процессы.
Economics
Inference
Latency, throughput и стоимость запроса определяют, какие сценарии можно масштабировать. Более сильная модель полезна только тогда, когда её качество оправдывает стоимость всего процесса.
Reliability
Alignment & evals
Оценка должна воспроизводить реальную работу: длинные сценарии, бизнес-правила, критические ошибки и передачу человеку. Иначе benchmark не отвечает на вопрос о запуске.
Organizations
AI adoption
Внедрение требует изменить сам workflow: распределить ответственность между агентом и человеком, встроить контроль качества и дать пользователю понятную модель доверия.
03 / Путь
От аналитики цифровых продуктов — к внедрению LLM в ключевые процессы.
2025 — сейчас
Product Analytics Team Lead
T-Bank · AI/LLM agents
Стратегия внедрения LLM-агентов, система оценки качества и команда из четырёх аналитиков.
2024 — 2025
Senior Product Analyst
T-Bank · Support bots
RAG-ответы по внутренней базе знаний, offline evals и более десяти запущенных функций автоматизации.
2023 — 2024
Product Analyst
Yandex · Search & Images
Монетизация поиска, эксперименты и новые метрики — от исследования до реализации на C++.
2026
Магистр · Венчурные инвестиции и технологическое предпринимательство
МФТИ
Венчурный бизнес, корпоративные финансы, экономика и предпринимательство в технологиях.
2024
Бакалавр · Прикладная математика и физика
МФТИ
Фундаментальная математическая подготовка, физика и исследовательская культура.
Сотрудничество
Обсудим внедрение LLM в продукт или бизнес-процесс.
Основные темы: product strategy, система оценки качества, экономика inference и изменение процессов вокруг AI — особенно на этапе перехода от пилота к production.
Написать в Telegram@RusAvl ↗