Chief Data Officer, Директор по данным

Текущий статус/должность: Директор по данным.

Мои компетенции и опыт

Краткая экспертиза:

1. Создание акционерной стоимости. 19+ лет трансформации финансовых и промышленных активов. Сформировал прямой экономический эффект более 1 млрд рублей в год за счет синергии оптимизации ИТ-инфраструктуры, автоматизации отчетности и внедрения предиктивной аналитики. Трансформировал функцию данных из центра затрат в центр прибыли enterprise-корпорации.
2. Масштаб и Enterprise-уровень. Газпромбанк (штат нужен доступ к резюме + человек). Выстроил централизованную функцию Data Governance с нуля в сложной распределенной архитектуре legacy-систем. Обеспечил Single Source of Truth для правления и регулятора (ЦБ РФ), снизил операционные риски и успешно прошел аудиты.
3. AI-at-Scale и окупаемость. Внедрил фреймворк приоритизации data-инициатив на основе NPV, что позволило перераспределить бюджет с low-impact проектов на высокодоходные ML-модели. Снизил затраты департамента на поддержку систем на 37% (с 350 млн до 220 млн руб./год, ROI 160%). Сократил количество критических сбоев на 30%, MTTR — на 45%. Миграция BI-стека (Tableau → Power BI / Sigla Vision) за 9 месяцев без остановки отчетности для топ-менеджмента.
4. Бизнес-результаты и P&L. В консалтинге (SmartDataLab) создал data-продукт для e-com, принесший клиенту 300+ млн руб. чистой прибыли за 6 месяцев (time-to-market сократился с 3 месяцев до 2–3 дней). В Группе НЛМК за 2 года увеличил продажи дочерней компании в 2,68 раза (до 15,8 млрд руб.), чистая прибыль +270%. Опыт сопровождения M&A-сделок до $500 млн и PMI (ИТ-синергия).
5. Управление. Кросс-функциональная команда — более 20 руководителей и специалистов (бизнес-аналитики, дата-инженеры, ML-разработчики, DQ, системные администраторы). Владею архитектурными фреймворками (DAMA-DMBOK, TOGAF), MLOps, LLM Ops.