Никита Л. — Продуктовый дизайнер

1. Опыт в проектах по интеграции AI: * Участвовал в разработке AI-симуляторов для тренировки продаж в компании Salesmate AI как сооснователь и главный инженер. * Создал две версии симуляторов Профессиональный и Базовый: для адаптации к психотипам клиентов и навыкам опытных менеджеров, а также для обучения новичков базовым техникам продаж и обработки возражений. * Вклад включал создание эффективных промптов, сценариев взаимодействия, настройку поведения моделей, анализ данных для оптимизации обучения, тестирование прототипа и готового продукта, проведение касдевов и и разработка новых функций по результатам обратной связи от пользователей. Результат: сокращение времени обучения сотрудников и повышение конверсии в продажах благодаря адаптированным AI-решениям. 2. Работа с типами данных: Текстовые данные о продажах. * Скрипты компании и базы возражений с анализом и подготовкой для загрузки в AI. * Анализ переписок и записей живых диалогов с клиентами для создания правил и сценариев бесед. * Описание паттернов и тактик для 13 психотипов клиентов, оформленных как инструкции для AI. Написание функций на Python с JSON-инструкциями для AI, определяющими условия активации функций. 3. Решение проблем при интеграции AI: A) Галлюцинации моделей: Исправлял путем тестирования и корректировки промптов. * Смена роли бота: Использовал "якоря" с именем и ролью бота, напоминая об этом в начале и конце промпта техника lost in the middle. * Забывание частей промпта: Применял Markdown-форматирование и метод "цепочки мыслей" для структурирования промпта. * Неправильная интерпретация инструкций: Составлял инструкции в повелительном наклонении, избегая неопределенных местоимений и указывая название конкретного файла или раздела. * Забывание истории диалога: Проверял лимиты токенов и корректность сохранения истории в программной оболочке. * Смена языка в диалоге: Применял запретительные промпты и писал системные промпты исключительно на русском языке, при необходимости использовал метод Few-Shot. * Низкая эффективность при больших промптах: Разбивал задачи на несколько специализированных ботов действующих в рамках одного диалога для повышения качества ответов и снижения затрат токенов. * Общий подход: Четкое понимание задачи создателем, структуризация промптов и Markdown форматирование помогают предотвратить многие проблемы и снизить объем тестов. * Тестирование и калибровка: Необходимость тестирования на стороне клиента, сбора обратной связи и совместной настройки продукта. B) Подбор оптимальной модели по соотношению цена - качество: Решал путем тестирования промта на разных моделях постепенно переходя в более дорогостоящий сегмент до момента получения стабильных результатов. C) Выбор наилучшего способа обращения к данным скрипта: экспериментировал с RAG системой Open AI / использовании функции вызова данных из БД Notion и прямой загрузка БД в промт до получения стабильного результата. 4. Метрики успеха внедрения AI * Эффективность процессов: Сокращение времени обучения сотрудников, ускорение обработки заявок. * Увеличение конверсии: Рост конверсий продаж после внедрения AI-инструментов. * Точность модели: соответствие симуляции ожиданиям заказчика. * Обратная связь пользователей: Анализ отзывов о пользе и эффективности ИИ тренера. * Практические метрики: Количество успешно завершенных диалогов, наличие багов, соответствие поведения бота реальному клиенту.

Работал в стартапе занимающимся разработкой экономических моделей для blockchain проектов. - Занимался аналитикой существующих blockchain проектов по открытым данным; - Составлял бизнес презентации с элементами инфографики для доступного объяснения разработанной экономической модели заказчику; - Готовил отчетные материалы.

Концептуальный инжиниринг месторождений нефти и газа: - Отвечал за направление по обустройству месторождений в междисциплинарной команде (геологи, гидродинамики, экономисты, буровики, разработчики); - Разрабатывал концепции разработки новых нефтяных месторождений на ранних стадиях развития проектов (оценка и расчет технических и экономических показателей вариантов развития проектов в зависимости от направления доставки продукции, вариантов береговой инфраструктуры и объемов добычи нефти); - Проводил технико-экономический анализ новых гипотез в рамках НИОКР (извлечение лития из попутных вод на месторождении Х; выращивание синтетических алмазов на месторождении Х). - Работал по системе SCRUM в удаленном формате