Михаил Водолагин

Консультант, менеджер C-level, ML/AI/DS, аналитик, программист, квант.

На фулл-тайм работал в компаниях со средним или сильным фокусом на данные: ИИ продукты, алгоритмические фонды, etc. Как консультант работал в очень разных сферах и масштабах: маленькие производства на один цех, национальные сети магазинов, крупные ИТ-компании.

Люблю работать с новыми вещами в ML, конкретно сейчас -- Generative AI, особенно связанные с текстами. В более широком смысле очень люблю сокращать работу всякого толка: ненужную, будущую, излишне сложную.

В менторстве люблю приземлять высокие и красивые идеализированные конструкции вроде DDDM на суровую реальность. Потому что про идеалы менти обычно уже откуда-то знают и очень хотят стать к ним ближе, а почему не получается -- в описании идеала нету, там только happy flow. Много разборов конкретных, прямо сейчас происходящих ситуаций. Ещё больше анекдотов из опыта, полученного и подсмотренного.

- пересобрать беклог, особенно DS/ML. Вообще могу и люблю любые технологические беклоги и большинство продуктовых. Самые популярные части пересборки:

- убрать лишние идеи. Оценка EV/cost, балансировка ресурсов, etc

- добавить идеи, чтобы было из чего убирать.

- сделать двухстороннюю спецификацию задачи, чтобы и бизнесу, и исполнителям было понятно, что надо сделать, и к чему это приведёт

- раработать план иполнения задачи. Обычно обычно итеративный, по fail-fast принципам
- сделать ревью и коррекцию стратегии, на горизонты от полугода до пяти лет. При необходимости -- написать и прорепетировать сценарий защиты стратегии перед бордом или любым другим ЛПР
- провести оценку компетенций технической команды
- провести приёмку технологической задачи, придумать и прописать план дальнейшего развития

Максимум пользы смогу дать верхнеуровневым ЛПР и владельцам стратегии. Также очень хорошо помогаю владельцам больших беклогов (продюсер, ПМ, etc), чуть хуже -- исполнителям этих бэклогов (лиды-разработчики, лиды-аналитики)