ML BORODA (Михаил Бородастов)

@ml_boroda
+4
с 31.05.2026

Более 6 лет запускаю AI/ML продукты в промышленности, финтехе и на маркетплейсах. Перешел в продуктовый менеджмент из Data Science. https://t.me/mlboroda

3 подписчика
0 подписок
Эволюция серверных GPU NVIDIA от A100 до Vera Rubin: ключевые характеристики для сравнения

Эпоха LLM началась с ChatGPT и GPT3.5, которую обучали на A100 и выпустили на рынок в 2022.

Кто такой AI/ML Product Manager в 2026?

Все продукты с применением AI/ML можно условно разделить на 2 типа.

Отличия Product Manager от ML Product Manager. Важные детали при найме

В классической продуктовой разработке обычно можно четко описать ожидаемый результат. Функциональность проверяется относительно исходных требований к логике работы системы.

Идеальный Data Scientist. Взгляд ML Product Manager-а.

Роль ML Product Manager предполагает тесное взаимодействие с командой Data Scientist-ов. Мне удалось поработать с 50+ DS-ми в разных компаниях. Ниже опишу важные качества, которыми обладали самые сильные ребята.

Ограничения LLM о которых должен знать ML Product Manager. Проблема близких логитов и недетерминированность.

LLM работает с токенами. На каждом шаге генерации ответа модель выдает вектор логитов.

От матрицы ошибок к деньгам: как ML-продакт менеджеру оценить экономический эффект B2B SaaS в финтехе

Когда вы выводите ML-продукт на B2B рынок, вы почти всегда проходите одну и ту же цепочку:

Откуда приходят самые сильные кандидаты на роль AI/ML-продакт менеджера

В Wildberries я отвечал за техническую секцию собеседований на роль Technical Product Manager AI/ML-продуктов. В посте расскажу, как проводил собесы.