Иван Подпружников

Превращаю потребности бизнеса в деньги

Team Lead Data Science · LLM, Agentic AI, агентные системы

О себе

В универсисте совмещал научную деятельность (3 публикации, доклады на конференциях, отмечен ректором) и работу DS в К+. Далее 4 года в Сбере в доменах RecSys и NLP на SOTA-решениях, создал процесс и методику для агентов в части проверки их качества. Сейчас руковожу командой, создающей мультиагентную систему, которая проверяет качество всех LLM-применений банка с ожидаемым эффектом в 1 млрд. рублей в год.

Мне интересны задачи, где модель должна не удивлять на демо, а приносить реальный эффект.

Мои AI-проекты
Solo · AI projects

Самостоятельно создаю и развиваю продукты на основе ИИ — от полезных сервисов до игровых миров.

От идеи до запуска
Речь → текст

speech2words

Транскрибация речи с помощью ИИ. Превращает аудио в текст, с которым удобно работать дальше.

speech2words.ru
Intelligent First Line Support

AI-поддержка

Автоматизация первой линии поддержки: ИИ помогает отвечать на обращения и снижать нагрузку на команду.

Открыть IFLS
LLM · Симуляция

History Discover

Игра на основе LLM-симуляции. Решения игрока становятся частью истории и меняют жизнь его народа.

Играть в History Discover

Опыт работы

опыт работы 7 лет 1 месяц

ноя 2025 — сейчас11 месяцев

Сбер · Team Lead DS

Финансовый сектор, банк · rabota.sber.ru

  • Создание продукта, вывод в прод и поддержка мультиагентной системы по проверке качества всех LLM-применений в банке. Ожидаемый эффект — 1 млрд руб./год. Работа включает: системный анализ, стратегическое планирование с прозрачной ценностью, архитектура и концепт UI, кросс-командное взаимодействие, сбор обратной связи от пользователей, мониторинг качества и надёжности.
  • Структурировал и пересобрал автоматизируемый процесс: конкретизировал запросы бизнеса, провёл custdev, перестроил процесс для достижения бизнес-показателей. Работа - необходимый пререквезит перед автоматизацией ручного глубоко экспертного процесса.
  • Руководство командой из 3 DS: найм, онбординг, удержание и мотивация, развитие, повышение эффективности, статусы.
янв — май 2025 и 202610 месяцев

НИУ ВШЭ · Лектор

Москва · hse.ru

  • Чтение части курса по разработке и валидации применений LLM для индустриальных кейсов.
  • Курс получил положительные отзывы студентов и дважды отмечен как «Лучший по критериям полезность для карьеры и кругозора».
ноя 2021 — ноя 20254 года 1 месяц

Сбер · Data Scientist

Москва · rabota.sber.ru

Обязанности
  • Лидирование проектов.
  • Построение альтернативных моделей (RecSys, NLP) на основе SOTA-решений.
  • Наставничество.
  • Валидация, мониторинг и разработка подходов к проверке качества моделей на основе особенностей бизнес-процессов.
Достижения
  • Завершил создание MVP дашборда качества применений LLM в банке с нуля. Руководство банка получило возможность near real time иметь перед глазами качественные данные для принятия решений.
  • Лидировал R&D-проект по построению индустриального LLM-as-a-judge. Создан новый надежный подход, который для индустриальных кейсов позволяет отказаться асессора.
  • Развивал MLOps для всех LLM-применений и агентов. Разработал подходы и написал методики по проверке качества нетривиальных моделей, в том числе применений LLM и транзакционной антифрод-нейросети. Только в 2025 году через процесс и методику прошли топ-750 значимых агентов банка.
  • Завершил моделирование RecSys, приносящего по офлайн-оценке на 2 млрд руб. больше действующего, и другие эффективные альтернативные модели.
  • Отмечен благодарностями заместителя президента банка за 2023 и 2024 год за личный вклад, в 2025 году — как член команды.
сен 2019 — ноя 20212 года 3 месяца

КонсультантПлюс · Аналитик-разработчик

Москва · разработка ПО · consultant.ru

Обязанности
  • Анализ взаимосвязей в данных.
  • Построение и настройка предсказательных моделей.
  • Выявление аномалий.
Достижения
  • Разработал интеграционный алгоритм для чат-бота: оценена полезность действующих алгоритмов подбора ответа.
  • Разработал алгоритм ранжирования документов в выдаче по пользовательской статистике: подготовлена база для экспертной разметки.
Стек
PythonSQLPyTorchLLMAgentic AIMulti-Agent SystemsLLM-as-a-JudgeRAGNLPMLOpsML system designBig DataPySparkLightGBMXGBoostCatBoostscikit-learnPandasSeabornJupyterGitJiraConfluenceМат. статистикаБизнес-анализПостановка задач
Образование и языки

МГУ имени М. В. Ломоносова, 2016-2022.
Механико-математический факультет, вычислительная механика.

Русский — родной · Английский — B1.

«Подход к исследованию распространения упругих волн в решетчатых структурах, образованных стержнями переменной кривизны»

Учёные записки Казанского университета, 2019

«Динамические эффекты в решетчатых структурах, изготовленных с помощью аддитивных технологий»

Чебышевский сборник, 2019

Nafemc · 2021 · Австрия Физическая мезомеханика · 2020 · Томск Ломоносов · 2019—2021 · Москва Благодарность ректора МГУ за лучший доклад, 2021

2026

Корпоративный университет Сбера «Продуктовая стратегия» · «Основы продукта и бизнеса для DS» · «Конфликт: путь к пониманию» · «Решение бизнес-задач

2025

Корпоративный университет Сбера «Публичные выступления» · «Системное мышление» · «Ловушки мышления» · «Эффективные переговоры»

2024

Корпоративный университет Сбера«Эффективные коммуникации» · «Сторителлинг в бизнесе» · «Soft-resolution: как интересно выступать публично?»
Сбер / Skoltech / ДПО ФПМИ МФТИ · read onlyIntroduction in RecSys · NLP, углублённый курс · Компьютерное зрение

2023

Open Data Science · read onlyML System Design, autumn 22/23 · Uplift-моделирование · Your first/second RecSys
Рексись · read onlyHSE RecSys 2020
bigdatateam.orgPractical Big Data Course · How to write clean, maintainable and scalable code
New Professions LabApache Spark для анализа данных

2022

Stepik / SamsungНейронные сети и обработка текста · Нейронные сети и компьютерное зрение
Stepik / ДВФУРиск-менеджмент в стартапах
Корпоративный университет СбераМотивация сотрудников · Основы управления процессами · Управление проектами по анализу данных · Модельный риск и мониторинг моделей

2021

Coursera · МФТИ, ЯндексПоиск структуры в данных · Построение выводов по данным · Прикладные задачи анализа данных

2020

Coursera · ВШЭ, ЯндексВведение в машинное обучение
SAS · МГУ им. М. В. ЛомоносоваТехнологии прикладного анализа данных SAS
Coursera · МФТИ, ЯндексОбучение на размеченных данных · Математика и Python для анализа данных

2019 — 2018

Sololearn · 2019Python 3, вводный курс
Tinkoff Fintech School · 2018Тинькофф Банк · Построение аналитической платформы