Считаю эффект до старта
Юнит-экономика, ROI, стоимость часа сотрудника — до того, как написана первая строка ТЗ. Если эффект не считается, задача не идёт в спринт.
Новосибирск / удалённо · гибрид · командировки открыт к предложениям
Системный
аналитик,
который считает
в рублях
13 лет управлял розницей, СТО и запуском магазинов; последние три года проектирую системы для автосервиса, PropTech и ритейла. За каждым ТЗ вижу P&L, за каждой интеграцией — часы ручного труда, которые можно вернуть бизнесу.
роль
- опыт
- 16,2года
- экономия
- 528 000₽/мес
- ручной труд
- −90%
- конверсия · макс.
- +37%
Не «исполнитель ТЗ».
Партнёр по прибыли.
Большинство аналитиков смотрят на задачу через призму кода и документации. Я 13 лет управлял розничной сетью и автосервисом: открывал магазины и СТО, считал P&L — поэтому проектирую системы от экономики, а не от экранов.
«Требование без метрики — это мнение. Метрика без требования — это красивая презентация. Мне интересно место, где они сходятся».
Веду сквозной процесс
От интервью и AS-IS до ERD, OpenAPI, критериев приёмки и продакшена. Один ответственный за результат, а не «передал в разработку».
Умею не только описать
Python, SQL, LLM-пайплайны, интеграции. MVP запускал сам: от архитектуры до деплоя на Yandex Serverless.
Отвечаю за цифру
Каждый проект в портфолио заканчивается метрикой: сэкономленные часы, рубли, проценты конверсии, брак, SLA.
цикл работы
6 шагов · 1 ответственный
- 01Больинтервью, данные, гипотеза
- 02AS-ISпроцесс, участники, потери
- 03ТребованияBPMN, user story, MoSCoW
- 04АрхитектураERD, OpenAPI, витрины
- 05Внедрениеспринты, интеграции, QA
- 06Метрикаэффект, защита, масштаб
Эффект, который
видно в отчёте
Не «участвовал» и не «отвечал за направление». Каждая цифра ниже — результат проекта с посчитанным эффектом: часы, рубли, проценты.
экономия отчётности · «Быстроном»
528 000₽/мес
P&L-аналитика и BI: ручная сборка отчётов заменена расчётом. Экономия > 6 000 000 ₽ в год.
отчёт: 3 дня → 15 сек25+ статей затрат
−90%
Обработка заявки: 40 мин → 4 мин. Ноль двойных бронирований.
52,77,3ч/мес
AI-аудит вместо ручного прослушивания — −86% времени, окупаемость ~3 месяца.
+37%
Рост конверсии у пилотных клиентов (диапазон +15–37%).
100%
Все звонки вместо выборки 5–10% — без роста затрат.
3 000+
Пакетная транскрибация и оценка по критериям воронки и шкале 1–5.
50+
Аналитические карточки с критериями приёмки и владельцами.
25+
8 франшиз продано и запущено за год — операционный опыт, а не теория.
Источник: проектная документация в Obsidian (P&L, BI, AI-аудит, MVP). Часть данных обезличена по NDA — методика и цифры эффекта сохранены.
Шесть систем,
которые уже работают
Каждый кейс — это боль бизнеса, моя роль в проектировании и цифра эффекта. Прокрутите: карточки собираются в стопку.
01 / 06
01 — 06
SaaS · AI · Product
2024 — 2025
Voxima.ai
AI-тренер отдела продаж
РОП слушал 5–10% звонков вручную: ошибки закреплялись месяцами, картина по отделу — фрагментарная.
- Python
- Ollama
- ASR / NLP
- REST API
- Bitrix24
- BI
+37%
конверсия пилотов · макс.
−80%
время РОП на QA
моя роль
- Исследование рынка, конкуренты, тарифы Lite / Std / Plus, GTM.
- Архитектура пайплайна ASR → NLP → LLM → CRM, REST для Bitrix24, amoCRM, RetailCRM.
- Критерии оценки диалогов (7 этапов воронки), промпт-инжиниринг, LLM-as-judge.
- Дашборды в BI на данных АТС: потерянные клиенты, топ проблем.
результат
- Анализ 100% звонков вместо выборки — без роста затрат.
- +15–37% конверсии у пилотных клиентов.
- Продукт запущен, есть платящие клиенты (недвижимость, event).
02 — 06
Vision · 1С · Маркетинг
ЕврОйл · 08.2026 — сейчас
MAX Vision Bot
бумажный акт → канал продаж
Акт осмотра оставался на бумаге: администратор тратил ~5 минут на ручной перенос данных в 1С, часть актов не попадала туда вовсе. Легального канала связи с клиентом не было.
- OpenAPI
- 1С
- MAX Messenger
- Computer Vision
- 152-ФЗ
5мин → 10 сек
обработка акта
моя роль
- Спроектировал сквозной процесс: фото акта → Vision-распознавание (40–50 сек) → отчёт + PDF → 1С.
- Поля: авто, госномер, VIN, пробег, жидкости, износ колодок — и бизнес-валидация.
- Логика согласия по 152-ФЗ: акт выдаётся только после авторизации → фиксируется согласие → chat_id.
- OpenAPI-спецификация и паспорт проекта для передачи в разработку.
результат
- Полное исключение ручного переноса данных администратором.
- Новый легальный канал триггерного маркетинга: напоминания о ТО, персональные предложения.
- Рост LTV и среднего чека за счёт повторных продаж.
03 — 06
PropTech · MVP
2023 — сейчас
Выдача ключей
бот + desktop-приложение
Ключи выдавали вручную, слоты бронировали дважды, согласование заявки занимало 40 минут.
- Python
- PyQt6
- Bitrix24 REST
- 2FA
- Yandex Serverless
−90%
ручного труда
500+
заявок без поддержки
моя роль
- ТЗ и user flow: слот → 2FA → бронирование → синхронизация с CRM.
- Двусторонний REST к Bitrix24: смарт-процессы клиентов, объектов и слотов (1068 / 1072 / 1076).
- MVP на Python: Telegram-бот и desktop-приложение GUT (PyQt6) с импортом Excel и генерацией слотов.
- Деплой на Yandex Serverless, логирование, тестовые уведомления SMS / Email.
результат
- Заявка: 40 минут → 4 минуты (−90%).
- Ноль двойных бронирований, ~500+ обработанных заявок.
- Поддержка не требуется — процесс закрыт автоматизацией.
04 — 06
AI · Data · ROI
разовый проект
AI-аудит 3 000+ звонков
объективная картина продаж
У отдела продаж застройщика лежали 3 000+ записей, которые никто не слушал: качество оценивалось «на глаз».
- Python
- ASR
- Диаризация
- LLM
- ROI
−86%
время на контроль
3 000+
звонков обработано
моя роль
- Пакетная транскрибация и диаризация записей из IP-телефонии.
- Оценка по 7 этапам воронки и 11 критериям со шкалой 1–5 через локальную LLM (Ollama).
- «Интеллектуальная карта» продаж и база знаний из 10 типовых сценариев.
- Бизнес-расчёт эффекта для стейкхолдера: часы, деньги, окупаемость.
результат
- Системные ошибки выявлены у 95% менеджеров.
- +12% конверсии в пилоте.
- Контроль: 52,7 → 7,3 ч/мес, окупаемость ~3 месяца.
05 — 06
BI · Финансы · Ритейл
03.2025 — 08.2026
BI + P&L «Быстроном»
прозрачность по контрактам
Отчётность собиралась днями, прибыльность контрактов была непрозрачной: 25+ статей затрат жили в Excel.
- Apache Superset
- SQL
- Axapta / 1С
- Python / Pandas
- Figma
528 000₽
экономия в месяц
15 сек
вместо 3 дней на отчёт
моя роль
- Витрины данных под Axapta / 1С, структура запросов и SQL.
- 50+ аналитических метрик с критериями приёмки; 7 спринтов до MVP.
- Прототипы дашбордов в Figma, согласованные со стейкхолдерами.
- Методология аллокации косвенных расходов и Python-маппинг 25+ статей затрат.
результат
- Экономия 528 000 ₽/мес, более 6 млн ₽ в год.
- Ежемесячный отчёт: 3 дня → 15 секунд.
- Найдены скрытые убыточные контракты; прозрачный контроль прибыльности.
06 — 06
AI · RAG · Архитектура
2023 — сейчас
AI-Стратегия девелопера
RAG + MCP-платформа
Аналитик вручную собирал стратегию из PDF-генпланов, Excel-моделей, банковских выписок и гос-сервисов — 10+ источников.
- MCP
- Dify
- pgvector
- Ollama
- RBAC
−65%
время аналитиков
12+
MCP-интеграций
моя роль
- RAG-конвейер: PDF / Excel / Word / OCR → чанки → embeddings → pgvector → локальная LLM.
- Платформа: MVP как набор MCP-серверов (Циан, Авито, Контур.Фокус, ФССП, HH) и оркестрация Dify.
- RBAC, feature flags, human-in-the-loop перед обработкой ПДн по 152-ФЗ.
- Декомпозиция на 12+ модулей, roadmap, оценка бюджета ~6,5 млн ₽.
результат
- −65% времени аналитиков на сбор данных.
- Единая точка входа в 10+ бизнес-модулей вместо ручного сбора.
- Единая непротиворечивая версия стратегии — без конфликта цифр между файлами.
ещё в портфеле
кейсы без стопки — коротко
1С ↔ MES ↔ ТСД
ERD (сотрудники, рецепты, этапы, сырьё, брак), flow рабочего места, требования к весам с API и принтерам этикеток.
ожидаемо −15–20% бракаМаркетинговый календарь
Статусная модель акций, квотирование SKU, контроль пересечений цен на кассе, система лояльности «Быстроном-Бонус».
−40% ручных правок · запуск 4 чПарсеры фидов
3+ источника XML/JSON: очистка, валидация, нормализация, дедупликация с кэшем в S3, деплой на Yandex Functions.
8–10 ч/нед экономии
Инструмент —
следствие задачи
Не коллекционирую технологии: беру те, что сокращают путь от боли к метрике. Ниже — чем реально владею и что это даёт проекту.
«Требование без цифры — это пожелание. Сначала считаю эффект, потом согласовываю скоуп».
«Разработка должна получить контракт и модель данных, а не пересказ встречи».
«AI-фича — это пайплайн с метрикой качества, стоимостью и зоной ответственности модели».
«Отчёт, который собирается сам — и которому доверяет финдиректор».
«Сквозной процесс без двойного ввода: 1С ↔ CRM ↔ облако ↔ мессенджер».
«Продукт — это не список фич, а тарифы, метрики успеха и путь пользователя».
16 лет 2 месяца:
от прилавка до архитектуры
Три карьеры в одной: операционное управление розницей и автосервисом, запуск собственного продукта, системная аналитика.
Скачать резюме · PDF08.2026 — сейчас3 мес
Системный / бизнес-аналитик · Архитектор AI-решений · «ЕврОйл»
- MAX Vision Bot: фото бумажного акта → Vision-распознавание за 40–50 с → отчёт и PDF → 1С. Обработка акта: 5 мин → 10 сек.
- Ассистент записей в MAX (МВП): паспорт проекта, архитектура 1С ↔ Yandex Cloud ↔ MAX, цифровое согласие по 152-ФЗ.
- Бэклог, ТЗ, скоуп МВП и координация передачи задач в разработку.
5 мин → 10 сек · No-Show −20–30% · 15 ч/мес
11.2023 — сейчас3 года
Системный аналитик / разработчик процессов · «БУСы»
- RAG-конвейер стратегии девелопера: PDF / Excel / Word / OCR → pgvector → локальная LLM; время сбора данных сокращено на 65%.
- AI-аналитика 3 000+ звонков: транскрибация, диаризация, оценка по 7 этапам воронки и 11 критериям.
- Telegram-бот «Выдача ключей»: ТЗ, flow, 2FA, MVP на Python, Yandex Serverless.
- Каталог недвижимости и ETL фидов; Bitrix24: воронки, роботы, смарт-процессы, АТС ↔ CRM.
−65% времени аналитиков · −90% ручного труда
03.2025 — 08.20261 г 6 мес
Системный / бизнес-аналитик · «Быстроном»
- P&L-аналитика: методология аллокации 25+ статей затрат, Python-скрипт маппинга, ТЗ на доработку 1С.
- BI-система: витрины под Axapta / 1С, 50+ метрик, прототипы дашбордов, 7 спринтов до MVP.
- MES: архитектура 1С ↔ MES ↔ ТСД, ERD, требования к весам и принтерам этикеток.
- Маркетинговый календарь, квотирование SKU, система лояльности.
528 000 ₽/мес · отчёт 3 дня → 15 сек · 50+ метрик
09.2024 — 12.20251 г 4 мес
CEO · Product Owner / системный аналитик · ООО «СТОК» / llmsystems.tech
- Запуск продукта с нуля: исследование рынка, тарифы Lite / Std / Plus, лендинг, трафик, презентация инвесторам.
- Архитектура AI-ассистента: ASR → NLP → LLM (Ollama) → отчёт → CRM; REST для Bitrix24, amoCRM, RetailCRM, Telegram.
- 5 спринтов: от интеграции с CRM до комплексной оценки лида (звонок + переписка).
+15–37% конверсии · −80% времени РОП на QA
11.2020 — 09.20232 г 11 мес
Руководитель проектов · ООО «Гала центр»
- Открытие 25+ магазинов по франшизе: от поиска объекта до запуска и пост-поддержки.
- Продажа и сопровождение франшиз: 8 сделок и запусков за год.
- ТЗ на ПО для автоматизации розницы, оптимизация 40% ассортиментной матрицы, маркетинговый календарь.
25+ магазинов · 8 франшиз за год
08.2010 — 10.202010 лет 3 мес
Управляющий розничной сетью · «Автомаркет-Е»
- Открытие и руководство СТО: 2 станции, 10 постов; развитие точек с нуля.
- Рост объёма продаж на 100% за год, вывод новых торговых марок.
- Формирование и обучение команд, B2B-клиенты, закуп, складской учёт.
+100% продаж за год · 2 СТО
Периоды — по резюме от 09.2026. С 2023 года часть ролей — проектная занятость, поэтому периоды пересекаются.
образование
- НГТУ · 2013Факультет бизнеса, «Финансы и кредит»
- НГУ · 2009Факультет информационных технологий
- Яндекс.Практикум · 2023Project Manager
- Intake · 2017–2019Управление СТО, проектный подход, лидерство
Посчитайте эффект
своими руками
Модель из реального бизнес-расчёта AI-аудита звонков: стоимость часа — оклад контролёра ÷ 168 ч, технические затраты — 990 ₽ на 10 звонков + 1 200 ₽ сервер.
Сколько стоит
ручной контроль
Двигайте ползунки — увидите, сколько часов и денег уходит на прослушивание и оценку звонков вручную и сколько остаётся после внедрения AI-контроля.
Ручной контроль = звонки × (длительность + анализ) × 22 рабочих дня + 5 ч отчётов
AI-контроль = звонки × время проверки модели × 22 дня + тех. затраты
экономия в месяц
16 726₽
−86% ручного контроля- Ручной контроль
- 52,7 ч · 21 958 ₽
- AI-контроль
- 7,3 ч · 5 232 ₽
- Экономия времени
- 45,4 ч/мес
- Окупаемость разработки (50 000 ₽)
- 3 мес
Модель линейная и экстраполируется за пределы базовых 5–15 звонков в день. Окупаемость — по затратам на MVP; сам расчёт лежит в артефакте «Бизнес-расчёт экономии».
Не «хотелки», а документы:
ТЗ, расчёты, маппинги
За каждым кейсом стоит артефакт: бизнес-расчёт, критерии оценки, схема интеграции. Нажмите на строку — откроется краткое описание: что внутри и какие цифры оно подтверждает.
Полные документы отправляю по запросу — часть обезличена по NDA заказчиков.
Новосибирск · UTC+7
Найдём, где у вас
текут деньги?
Отвечаю в течение дня. Готов к удалёнке, гибриду и редким командировкам. Разберу ваш процесс, покажу, где теряются часы, и посчитаю эффект до старта разработки.