Максим Доронькин

Я предприниматель, CTO/CPO и AI/ML-специалист с опытом запуска технологических продуктов с нуля: от идеи, исследования и прототипа до MVP, production-решения, команды и первых клиентов.

Моя основная экспертиза находится на стыке искусственного интеллекта, Computer Vision, NLP, продуктовой разработки, MLOps и технологического предпринимательства. Я работал с проектами в MedTech, IoT/AIoT, AgroTech, SpaceTech, транспортной инфраструктуре, финтехе и автоматизации бизнес-процессов. В разных ролях отвечал как за техническую архитектуру и разработку, так и за продуктовую стратегию, управление командой, коммуникацию с заказчиками и внедрение решений в реальные процессы.

У меня есть опыт работы CTO/CPO в международной AI-компании, Product Head of AI / Senior Data Scientist в Big Data Center МГУ, Senior Computer Vision Engineer / CTO в немецком технологическом проекте, а также опыт предпринимательства и развития собственных AI/IoT-направлений в Латинской Америке.

Помимо практической разработки, я занимаюсь преподаванием и менторством: веду курсы по Machine Learning, Advanced Python, Computer Architecture и ML-направлениям, являюсь научным руководителем магистерских проектов, а также ментором и членом жюри в стартап-акселераторах.

Мне близок прикладной подход: помогать не только “разобраться в технологии”, но и понять, как превратить идею в работающий продукт, найти реалистичный путь к рынку, избежать лиш

Я могу быть полезен основателям стартапов, начинающим предпринимателям, продуктовым командам, разработчикам и специалистам, которые хотят запустить или усилить IT/AI-проект.

Могу помочь с формулированием идеи, проверкой гипотез, выбором технической архитектуры, построением MVP, оценкой реализуемости AI-решения, выбором ML/CV/NLP-подхода, постановкой задач для команды разработки и подготовкой проекта к первым клиентам, пилотам или инвестиционному обсуждению.

Отдельно могу помогать с AI-продуктами: понять, где искусственный интеллект действительно нужен, а где он усложняет продукт; как собрать данные; как оценивать качество модели; как перейти от эксперимента в ноутбуке к production-решению; как выстроить MLOps-процесс; как объяснить техническую ценность продукта бизнесу или инвестору.

Также могу быть полезен в вопросах карьерного и академического развития в Data Science / Machine Learning: выбор специализации, подготовка портфолио, работа над исследовательским или прикладным проектом, подготовка к роли ML Engineer / Data Scientist / Product-oriented AI specialist.

Мой формат менторства — практичный разбор конкретной ситуации: что уже есть, где узкое место, какие риски, какие следующие шаги и как быстрее прийти к результату без лишней теории.