Маркетолог и аналитик, который инженерит AI: строю системы не «ради нейросетей», а ради результата — потому что пришла из маркетинга, аналитики и данных.
Я пришла в AI из маркетинга, аналитики и работы с данными. Более 10 лет я работала в сфере маркетинга, аналитики, исследований, отчётности, digital-инструментов и продуктовой упаковки.
Именно поэтому предпочитаю прикладной подход к нейросетям: не просто генерировать что-то, а интегрировать AI в задачу, процесс и результат — собирать из инструментов работающие системы.
В последние годы активно внедряю AI в свою рабочую практику: контент, визуал, видео, презентации, аналитика, боты, AI-агенты и автоматизация.
Сейчас усиливаю направления автоматизации, n8n и веб-разработки — чтобы строить решения целиком: от логики и данных до облачного развёртывания.
Отдельная нейросеть — это инструмент. Ценность появляется, когда инструменты собираются в систему, которая производит результат сама: контент — на потоке, заявки — обработанными, отчёты — готовыми.
Я думаю не категориями «сделать пост» или «нарисовать картинку», а категориями процесса: где узкое место, что можно автоматизировать, как измерить результат.
Автоматизированные системы обработки информации и управления
Аналитика в управлении цифровым продуктом
Нейросети: работа с системами искусственного интеллекта
Открыта для проектов, коллабораций и задач в области контент-систем, автоматизации, AI-агентов и аналитики.