Михаил Бородастов

6+ лет запускаю продукты на основе AI/ML в FinTech, E-commerce, Industrial IoT.

• строил ML-модели для цифровых двойников производств (пост на linkedin, пост на vc)

• запустил с нуля B2B SaaS антифрод сервис на основе телеком данных для банков и довел до первых продаж за 5 месяцев (пост о том, как переводить ML метрики в деньги)

• поднял качество кредитных скоринговых ML-моделей у лидера рынка за счет переноса кросс-индустриального опыта (пост на linkedin)

• курировал запуск более 20 продуктов на основе AI/ML в крупном e-commerce с импактом на GMV в миллионы USD в год (пост на linkedin)

  • LLM / VLM-модели (qwen, llama, deepseek, glm, paligemma)

  • эмбеддинги пользователя, текста, картинок и видео для использования в даунстрим задачах маркетплейса

  • сегментаторы, детекторы, OCR-модели

  • мультиагентные системы для автоматизации ответов на вопросы пользователей на основе внутренних источников

Перешел в продуктовый менеджмент решений на основе ML с позиции Data Scientist-а. Работал как с классическим ML, так и с нейросетями (DL). В пике курировал работу команд до 30 DS/MLE. В зависимости от конфигурации команды закрывал фактические роли ML PM, Technical PM, Data Science PM.

Работал в Glowbyte, Megafon, OneFactor, Wildberries, Uzum.

О том, как перешел в DS и карьерном пути - можно прочитать здесь.

Веду телеграм канал - https://t.me/mlboroda

• формирование стратегии перехода на позицию AI/ML PM (пост о рынке вакансий в РФ, пост о различиях AI/ML PM)

• аудит и формирование эффективных ML-процессов в команде для повышения time2market продуктов на основе AI/ML (целеполагание, обучение и тестирование моделей, продакшенализация, интеграция, эксплуатация, инцидент-менеджмент)

• найм и формирование команд DS/MLE (какие DS будут доносить value, а какие прожигать бюджет)

• разбор ML-кейсов

• подготовка резюме и портфолио под AI/ML PM роли

• TBD