Fresh Product Manager

Магистратура — это уже про тебя, а не про «так надо» 😎 «Управление цифровыми продуктами на международных рынках» от МГИМО и «Школы 21» — программа для тех, кто знает, чего хочет достичь через два года. За время обучения студенты: — изучают основы продуктового менеджмента, стратегию и маркетинг — работают с данными, исследованиями и бизнес-моделями — учатся работать с ИИ в продукте от инструментов роста до управления продуктом — понимают, как работать с международными рынками и адаптацией продуктов. Обучение гибридное — онлайн и в МГИМО и в кампусах «Школы 21» в Москве. При этом ты получаешь все преимущества очного обучения: 🔹 реальные проекты от компаний — портфолио, которое говорит за тебя на собеседовании 🔹 рядом — такие же мотивированные люди, которые пришли сюда не случайно 🔹 на выходе — диплом МГИМО государственного образца 🔹 отсрочку от армии и студенческие льготы на время учебы Время сделать шаг для себя — все детали на сайте.

Мы недооцениваем масштаб изменений, которые происходят сейчас на стыке бизнеса и образования Традиционная модель выглядела так: университет дает знания, студент их получает, а компания уже на рабочем месте превращает выпускника в специалиста. Эта схема работала десятилетиями, пока скорость изменений внутри бизнеса была ниже скорости обновления образовательных программ. Но сегодня ситуация изменилась. Во многих профессиях знания устаревают быстрее, чем студент успевает закончить обучение, поэтому компании все чаще начинают участвовать в подготовке специалистов еще на этапе обучения. Недавно обратил внимание, что Авито открыл очередной набор на три магистерские программы, которые реализуются совместно с МФТИ и ВШЭ. Меня зацепил не сам факт набора, а подход. Программы строились на реальных кейсах компании, в их разработке участвовали более 300 специалистов, а среди преподавателей – действующие сотрудники Авито. По сути бизнес приходит в образование не с логотипом и спонсорскими деньгами, а со своей экспертизой, практиками принятия решений и реальными задачами. Еще одна проблема многих образовательных программ заключается не в качестве преподавания, а в отсутствии контекста. Студент может знать методы машинного обучения, аналитику или продуктовые фреймворки, но не понимать, как эти знания используются в реальном бизнесе. Когда же обучение строится вокруг реальных задач компании, появляется понимание не только инструментов, но и того, какие проблемы они помогают решать. Другой важный момент – бизнес передает не только знания, но и способ мышления. Как работать с данными, принимать решения в условиях неопределенности, искать компромиссы между интересами пользователя и экономикой продукта. Именно эти навыки обычно отличают сильных специалистов от людей, которые просто знают теорию. Для этого, кстати, наша команда запускала разборы кейсов. Сами программы покрывают как технический, так и продуктовый трек. Для тех, кто развивается в аналитике, Data Science и ML, есть программы по машинному обучению в МФТИ и ВШЭ, где изучают рекомендательные системы, компьютерное зрение, генеративный ИИ и другие технологии, которые сегодня лежат в основе цифровых продуктов. Для продактов есть программа «Управление продуктом в IT-бизнесе» в ВШЭ. Что особенно интересно – она построена на реальной матрице компетенций продуктового менеджера. Обучение проектировалось не вокруг абстрактных дисциплин, а вокруг конкретных навыков, которыми должен обладать специалист, чтобы после выпуска быть готовым брать ответственность за продукт и работать с реальными задачами бизнеса. Отдельно отмечу, что поступить можно из любого региона страны. Выпускники любых вузов получают доступ к качественному прикладному образованию и экспертизе одной из крупнейших технологических компаний страны независимо от того, где они учились раньше. По сути, это возможность сформировать фундамент для дальнейшей карьеры в продукте, аналитике или машинном обучении. Именно такие форматы постепенно становятся новой нормой. Потому что в мире, где любую теорию можно изучить самостоятельно, главным дефицитом становится не доступ к информации, а доступ к реальным задачам, сильным практикам и способам мышления, которые используются внутри лучших технологических компаний. Если интересно посмотреть подробнее: – «Машинное обучение (ML) в цифровом продукте» в ФКН ВШЭ – «Прикладное машинное обучение и анализ данных» в МФТИ – «Управление продуктом в IT-бизнесе» в НИУ ВШЭ

Надоели формальные конференции с бейджами и кофе-брейком — приезжайте на ULCAMP'26! 17–19 июля, Ульяновск, «Русский берег» Три дня музыки, спорта, свежего воздуха и неформального общения. А ещё возможность послушать лекции от специалистов топовых ИТ-компаний. Вас ждут: заплывы на сапах, яхтах и катерах квизы и спортивный фестиваль концерты (Хмыров, ЛАУД, Drummatix, Errortica и другие). Приезжайте и зовите коллег 👉 За билетом! Кстати! С промокодом FRESH билет будет стоить на 10% дешевле. Реклама АНО «Ульск.ИТ» ИНН: 7325996041 erid 2W5zFGf1Gmo

ИИ-агенты против младших разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года. Открытый урок курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование» в OTUS Разговоры о том, что ИИ-агенты заменят младших разработчиков, уже перестали быть футуристикой. Но паника здесь бесполезна. Важно понять, что агенты реально умеют в 2026 году, где они уже сильнее начинающего специалиста, а где без человека всё ещё разваливаются на контексте, архитектуре, проверке решений и ответственности за результат. На открытом уроке 22 июня в 20:00 разберём, на что сегодня способны автономные ИИ-агенты в разработке. Дадим агенту реальную задачу с собеседования и посмотрим, справится ли он без помощи человека. Обсудим, какие профессии и роли в ИТ уже начали меняться под давлением ИИ, а какие окажутся следующими. Отдельно поговорим о том, как пересобрать карьерную траекторию: какие навыки останутся востребованными в ближайшие 3–5 лет, как использовать агентов не как угрозу, а как усилитель продуктивности, и с каких проектов стоит начать, чтобы быть «над агентами», а не конкурировать с ними за простые задачи. Урок не для тех, кто хочет услышать успокоительное «ничего не изменится», и не для тех, кто верит в простую замену людей машинами. Будет полезен тем, кто хочет трезво оценить рынок, понять ограничения ИИ-агентов и перестроить свой рост под новую реальность разработки. 👉 Записаться: https://otus.pw/fvgz/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Полезные книги, чтобы переключиться на выходных (часть 2) После книг от “Альпины Паблишер”, которые удалось прочитать за этот квартал, «Создателя ChatGPT», «Мыслящих машин Дженсена Хуанга», «Космос ближе», «Самой опасной книги» и «В поисках энергии» сложилось несколько довольно прикладных выводов. 1. Большинство компаний проигрывает не потому, что у них слабые сотрудники, а потому что они слишком долго принимают решения. Из истории OpenAI и Сэма Альтмана хорошо видно, что конкурентное преимущество сегодня все чаще создается скоростью обучения. Поэтому я бы рекомендовал измерять не только сроки разработки, но и время от появления идеи до принятия решения. Если на согласование уходит больше времени, чем на реализацию, проблема уже не в продукте, а в системе управления. 2. Nvidia напоминает, что настоящие деньги зарабатываются не на функциях, а на инфраструктуре. Большинство продуктовых команд обсуждает экраны, кнопки и сценарии пользователя, тогда как самые дорогие компании мира строят платформы, API, данные, вычислительные мощности и экосистемы. Полезный вопрос для любого продакта: какую часть нашего продукта через пять лет смогут использовать другие команды, продукты или компании? 3. История SpaceX показывает, что масштаб появляется не тогда, когда ты научился делать что-то сложное один раз, а когда научился делать это десятки и сотни раз подряд. Многие команды празднуют успешный запуск проекта, хотя гораздо важнее понять, можно ли повторить результат без героизма. После каждого крупного релиза стоит спрашивать не что получилось, а что теперь можно превратить в стандартный процесс. 4. «Самая опасная книга» (это про Улисса) заставляет задуматься о количестве правил, которые никто уже не может объяснить. Во многих продуктах есть процессы, согласования, комитеты и отчеты, которые создавались для старой версии компании. Полезное упражнение раз в квартал выбрать любой процесс и спросить: если бы мы запускали компанию сегодня, мы бы вообще его придумали? 5. «В поисках энергии» от Ергина неожиданно оказалась книгой не про энергетику, а про управление ограниченными ресурсами. Любая система развивается вокруг дефицита. Раньше дефицитом были энергия и сырье, сегодня чаще всего внимание команды и руководителей. Поэтому один из самых важных навыков лидера — не выбирать, что делать, а выбирать, что сознательно не делать ближайшие полгода. Главный вывод из всех этих книг оказался одинаковым. Рост компании почти никогда не упирается в нехватку идей. Обычно он упирается в медленные решения, распыление ресурсов, лишние процессы и неспособность сфокусироваться на нескольких действительно важных вещах. Поэтому сильный руководитель отличается не количеством инициатив, которые запускает, а количеством лишнего, что он способен остановить. Первая часть про книги была тут https://t.me/FreshProductGo/1697. Всем роста и творческого благополучия!

Митап про управление продуктами и работу с данными 23 июня встречаемся с лидерами двух масштабных платформ для коммуникаций и командной работы DION от Т1 и Tables от МТС Web Services, чтобы узнать: 🔘как сделать продукт, который не только продают, но и покупают; 🔘как принимать решения, когда ошибки несут высокие риски; 🔘что важно для развития продукта и себя. 🕓 23 июня, 19:00 📍Санкт-Петербург, лофт Comnata Mars В программе много неформального общения, еда, напитки и даже диджей! 🪩 Если работаете в аналитике, продукте или в целом хотите развиваться в ИТ — присоединяйтесь ⚡️ Реклама. Рекламодатель АО "Т1" , 18+ ИНН: 9714075174 erid: 2SDnjesQrZG

🧠 Вы всё ещё считаете, что генеративные нейросети работают по принципу «рулетки»? Ввели запрос, получили случайный результат и надеетесь на чудо? Это подход дилетанта. Настоящий инженерный подход к ИИ — это управление предсказуемостью. Когда модель выдает строго JSON, Markdown или таблицу, а не «художественный простынь». Когда факты остаются фактами без галлюцинаций. Когда абстрактная задача превращается в четкую, выполнимую инструкцию с первого раза. Как этого добиться? 🗓 22 июня в 20:00 на открытом уроке «Продвинутое структурирование промптов» в преддверии старта курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы» мы разберем: - Универсальную формулу идеального промпта: Persona + Context + Task + Constraints + Format. - Технику Few-Shot Prompting: как примеры повышают точность. - Chain of Thought: цепочки рассуждений для логики и аналитики. - Итеративное улучшение промптов для кода и текстов. ❗️  Вы уйдете с четким пониманием обязательных блоков запроса к LLM, методов строгого формата вывода и способов борьбы с галлюцинациями модели. ▶️ Регистрация открыта: https://otus.pw/65x63/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Компания зарабатывает не всегда на том, за что пользователь платит • Например, многие банковские приложения активно развивают оплату ЖКХ. Кажется, что цель очевидна – заработать комиссию. Но в большинстве случаев комиссия там минимальна или ее нет вообще. Настоящая ценность в другом. Регулярные платежи помогают банку понимать состав семьи, район проживания, наличие недвижимости, дисциплину платежей, сезонность расходов и финансовую стабильность клиента. А это уже напрямую влияет на качество кредитного скоринга, персонализацию предложений и стоимость риска по кредитам. • Или взять кэшбэк. Многие пользователи уверены, что банк раздает деньги ради лояльности. На практике хороший кэшбэк – это механизм переноса основных расходов клиента в экосистему банка. Если раньше человек тратил по карте 20% своих расходов, а теперь 80%, банк получает гораздо более точную картину его финансовой жизни. А значит лучше продает кредиты, рассрочки, инвестиции и страховки. • Очень похожая история происходит в маркетплейсах. Со стороны кажется, что главная задача – продать товар. Но для многих площадок гораздо ценнее понять намерение покупки, чем сам факт покупки. Поисковые запросы, просмотры карточек, добавления в избранное, брошенные корзины и сравнения товаров часто дают больше стратегической ценности, чем отдельная транзакция. Именно поэтому маркетплейсы так активно развивают рекомендации и рекламные инструменты для продавцов. • Посмотрите на сервисы доставки еды. Многие считают, что они зарабатывают на доставке. Но зрелые игроки обычно думают через частоту заказов. Если пользователь делает не 2 заказа в месяц, а 8, экономика меняется радикально. Поэтому подписки с бесплатной доставкой часто выглядят убыточными локально, но оказываются невероятно прибыльными на горизонте года за счет изменения привычки потребления. • Еще более интересный пример – навигаторы. Кажется, что маршрут до точки Б не монетизируется вообще. Но данные о перемещении пользователей помогают понимать транспортные потоки, коммерческую привлекательность локаций, развитие районов и поведение аудитории. Иногда самый ценный актив продукта — это не функция, а данные, которые она генерирует. Спрашивайте иначе: "Какую информацию, привычку или поведение создает эта функция?" Очень часто именно там находится настоящий источник прибыли, а не в самой фиче. Если вам нужна помощь в росте продуктов и команды, пишите @SKoloskov (свыше 120 кейсов на 7 рынках), а если хотите расти в профессии продакта, возможности от редакции канала по ссылке.

Почему настоящее обучение продакта не состоит только из теории Я знаю много случаев, когда толковые ребята выходят с курсов/стажировок с красивой теорией и теряются при первой встрече с пользователем и данными. Кажется, что “делать продукт удобнее” легко, но до тех пор, когда понимаешь, что твои гипотезы не работают. Такое желательно отрабатывать до серьезных ошибок на проектах, поэтому качественные стажировки — на вес золота. Городские сервисы Яндекса запускают Go management — оплачиваемую стажировку для будущих продактов и проджектов с погружением в реальные задачи, данные и команду. Как устроена программа: • 3 месяца — онбординг, адаптация, работа в комьюнити и изучение процессов изнутри • 6 месяцев — полноценная работа над реальными проектами с ментором, целями и запусками Ждут студентов 3+ курса и выпускников, которые владеют английским и уверенно используют AI-инструменты. Стажировка занимает 40 часов в неделю — это полноценная занятость с официальным оформлением. Среди задач у продакта: — Находить точки роста, выдвигать гипотезы и проверять их на пользователях — Делать продукт удобнее, опираясь на метрики — Анализировать рынок — Искать, где ИИ усилит продукт, и внедрять AI-инструменты Стажировка для тех, кто хочет научиться запускать продукты, и собрать внушительное портфолио — оставляйте заявку здесь.

📣 Контент-команды всё чаще сталкиваются с одной проблемой: задач становится больше, а времени на создание качественных материалов — меньше. Посты, рассылки, статьи, рекламные тексты, адаптация под разные площадки — ручной процесс начинает тормозить рост. 🗓  18 июня в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы». На занятии разберём, как использовать большие языковые модели для создания контента под задачи бизнеса без потери качества и стиля. Покажем, как формировать тон бренда, внедрять его в промпты и выстраивать процесс совместной работы ИИ и редактора. 💬  Обсудим генерацию постов для соцсетей, статей, email-рассылок и рекламных слоганов. Разберём, как использовать LLM для рерайтинга, перевода и саммаризации текстов с сохранением подачи бренда. Отдельно покажем сценарии генерации кода — от простых скриптов до компонентов веб-страниц. ❗️ Вебинар будет полезен маркетологам, редакторам, аналитикам, руководителям команд и всем, кто хочет масштабировать производство контента без потери контроля над качеством.  ▶️ Регистрация открыта: https://otus.pw/XbDS/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru