AI Delivery Manager / Руководитель AI/ML-проектов с сильным техническим и управленческим бэкграундом. Более 20 лет управляю IT-проектами, командами, внедрениями и технологическими продуктами; с 2021 года фокусируюсь на AI/ML, GenAI, LLM, RAG и AI-автоматизации бизнес-процессов. Довожу AI-проекты от идеи и discovery до MVP, production-внедрения, метрик и сопровождения. Умею собирать требования, формировать roadmap и backlog, декомпозировать задачи, управлять командами DS / Backend / Frontend / QA / Support, контролировать сроки, качество, риски, технический долг и коммуникации с заказчиками. Ключевой фокус: AI/ML delivery, GenAI-проекты, LLM-приложения, RAG-системы, AI-агенты, мультиагентные решения, Computer Vision, внедрение AI-инструментов разработки и управление кросс-функциональными командами. Целевые роли: AI Delivery Manager, AI Project Manager, Руководитель AI/ML-проектов, Technical Project Manager AI, AI Program Manager, AI Tech Lead, Руководитель команды AI-разработки, Delivery Manager GenAI.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ AI / ML / DIGITAL-КЕЙСЫ AI-модель для анализа каротажа скважин Проект: Росгеология / геофизические данные. Роль: руководитель проекта / AI-разработчик. - Задача: автоматизировать обработку геофизических данных скважин: определение коллектора, пористости, нефтенасыщенности и связанных параметров пласта. - Собрал и подготовил размеченный датасет, обучил и сравнил несколько ML/AI-моделей, провёл валидацию на независимых данных. - Результат: время обработки одной скважины в пилотном контуре сокращалось с 5-7 дней до 8-12 минут; в исходной валидации: 91% точности определения коллекторов, 5% ошибки KPEF, 11% ошибки KNEF. Автоматизация аналитики в медицинском центре - Автоматизировал сбор, обработку данных и подготовку управленческой отчётности в частной офтальмологической клинике. - Результат: время обработки данных и подготовки аналитики сокращено примерно на 25%; снижена доля ручного труда и ошибок. Мультиагентные системы для строительного проектирования - Спроектировал мультиагентный подход для задач строительного проектирования и предварительной проверки решений. - Использовались специализированные агенты: Архитектор, Конструктор, Инженер, Экономист, Нормоконтроль и Координирующий агент. - Результат: ускорение подготовки предварительных проектных материалов и снижение нагрузки на специалистов при типовых сценариях. ПРЕПОДАВАНИЕ И ЭКСПЕРТНОСТЬ - Автор и преподаватель курса «Искусственный интеллект в строительстве». - Приглашённый эксперт и лектор по применению AI в строительстве, архитектуре и прикладной разработке. - Разрабатываю учебные материалы, практические задания и AI-приложения для обучения специалистов. - Автор проекта Вайбкодинг для новичков @vibecoding_for_novice - Автор библиотеки по анонимизации датасетов в соответствии с требованиями ФЗ-152 и приказа №966.

Мои контакты: + (Telegram: @soldatov_alexander), email: alex.soldatov.home@gmail.com.