GPTmag GPTmag
Михаил Соколов
Автор

Михаил Соколов

AI-инженер с 10 годами в продакшене. Разрабатывает агентные сценарии и автоматизации на стеке OpenAI / Anthropic / YandexGPT.

Город
Москва (родом из Новосибирска)
Год рождения
1988
Экспертиза
AI-инженерияLLM-агентыRAGfunction callingMLOpsавтоматизация процессов

Об авторе

Я тот человек, к которому идут, когда нужно «сделать чтобы AI наконец заработал в продакшене» — не на демо в Notion, а на реальных потоках с реальными пользователями. За 10 лет я работал в Яндексе и в Тинькоффе, теперь помогаю продуктовым командам строить AI-сценарии без хайпа: чтобы стабильно работало, чтобы можно было дебажить, чтобы экономика сходилась.

В GPTmag пишу про техническую сторону AI для бизнеса: автоматизации, агенты, голос, инструменты разработчика. Если у вас в проекте AI «иногда галлюцинирует» — напишите в комментариях, разберём.

Воспоминания · детство

Откуда я пришёл

  1. 01

    Я родился и вырос в новосибирском Академгородке — это место, где соседями могли быть академики, и где школа № 130 считалась нормой. Лето я проводил у деда в институте автоматики, бегая между лабораториями и просясь нажать большую красную кнопку на каком-нибудь пульте.

  2. 02

    В 8 классе папа подарил мне старый IBM PC и книжку «Pascal для школьников». Я три месяца писал программу для сложения двух чисел — потому что путал `:=` и `=`. Когда наконец заработало, я полночи сидел и набирал «1 + 1 = 2», как будто открыл закон природы.

  3. 03

    В 14 лет я попал в кружок робототехники при НГУ — и впервые увидел, как ребята старших курсов программируют поведение робота-сумо. Мне досталась роль того, кто паяет провода. Зато у меня до сих пор стабильная рука.

Воспоминания · студенчество

Что меня сделало мной

  1. 01

    Первый курс НГТУ, факультет автоматики и вычислительной техники — и стажировка в Yandex на третьем семестре, потому что меня случайно увидел в кружке кто-то из их рекрутеров. До сих пор не понимаю, как это произошло, но это определило всю мою карьеру.

  2. 02

    ICPC в 2010 — мы с командой летели в Стокгольм на полуфинал и проиграли в первый же раунд польской команде, потому что неправильно прочитали условие задачи. Тогда я выучил главное правило инженера: пять минут на чтение спасают пять часов отладки.

  3. 03

    На четвёртом курсе я три месяца провёл в Carnegie Mellon по программе обмена. Жил в общежитии Pittsburgh, ел овсянку три раза в день и понял две вещи: что американские профессоры круче пишут код, а русские — лучше доказывают теоремы. С тех пор я за гибридный подход.

Образование

  • НГТУ, факультет автоматики и вычислительной техники (2005–2011), магистр
  • Carnegie Mellon University, программа обмена по computer science (2009)
  • Постдиплом­ные курсы по deep learning (DeepLearning.ai, fast.ai)

Карьера

  • Яндекс — ML-инженер в команде поиска (2011–2016)
  • Тинькофф — старший AI-инженер, направление persona/recommendation (2016–2021)
  • Самозанятый AI-инженер: помогаю продуктовым командам внедрять LLM-агентов и RAG (2021 — настоящее время)
  • Соавтор открытых модулей RAG-инфраструктуры на GitHub

Архив

Все материалы автора

9 материалов
Схема автоматизации обработки лидов с помощью OpenAI API

Кейс: как мы автоматизировали обработку лидов на OpenAI API и сократили время ответа в 8 раз

Подробный кейс автоматизации воронки лидов: архитектура, промпты, метрики «до и после», стоимость и неочевидные грабли. Снизили время первого ответа с 4 часов до 30 минут.

М Михаил Соколов 3 минуты
Голосовые AI-ассистенты для бизнеса: настройка колл-центра

Голосовые AI-ассистенты для бизнеса: как настроить колл-центр на ИИ

Как построить голосовой AI-ассистент для бизнеса: технологический стек, архитектура, бюджет, метрики качества и кейсы. С разбором SaluteSpeech, Yandex SpeechKit и OpenAI Realtime.

М Михаил Соколов 6 минут