Karpov.coNF
KARPOV.CONF 2026
> Выступления экспертов из ведущих компаний: «Авиасейлс», MAGNIT TECH, Т-Банк, Сбер, «ВкусВилл»
> Скрытые сложности интеграции ИИ: как компании преодолели барьеры и сэкономили ресурсы бизнеса
> 9 кейсов внедрения ИИ — с реальными цифрами и результатами
28 апреля в 12:00 мск онлайн
ИИ, который работает для бизнеса
Ключевые темы конференции
Ошибки при внедрении ИИ
Прототипирование LLM
Конфиденциальность данных
ИИ в анализе данных
ИИ-агенты
Кому будет полезно
Аналитикам
Инженерам машинного обучения
Руководителям и другим специалистам в сфере данных
Инженерам данных
Спикеры
Более чем 10-летний опыт в сфере облачных технологий, BigData, машинного обучения и искусственного интеллекта. Специализируется на разработке и реализации технических стратегий, направленных на инновации и рост бизнеса. Опыт включает руководство командами в Yandex. Cloud и Cloud.ru.
Дмитрий Юдин
Cloud.ru, Технический лидер AI
«Эволюция инференса LLM»
Эксперт по визуализации данных, аналитике и развитию BI систем внутри компаний. 3 года руководил группой развития BI-сиcтем в Яндекс Go, где построил с нуля команду BI-аналитиков, которая помогала более чем 3500 пользователей и 200 аналитикам. Кандидат технических наук.
«Как стайлгайд позволяет быстрее создавать дашборды и принимать решения. Пример проекта в PowerBI»
Роман Бунин
Автор канала Reveal the Data
Специалист по BI и визуализации данных. Сделала больше 300 графиков и дашбордов пока работала в Яндексе и Semrush. Обучала аналитиков из Авито, Сбербанка, Яндекса, ЦИАНа и других крупных компаний делать понятные визуализации. Преподавала визуализацию данных и разработку дашбордов в Высшей Школе Экономики и Европейском Университете.
Анастасия Кузнецова
«Почему BI-проекты проваливаются. 10 основных ошибок и как их избежать»
Автор канала «настенька и графики»
5 лет в Data&AI. CEO AI Nomica, проект, который рассказывает про ИИ и помогает внедрять его в компаниях. Разработала и запустила линейку GPT продуктов в крупнейшем российском IT-холдинге ЛАНИТ. Преподаватель Корпоративного Университета НОРБИТ, спикер, консультант.
«Conversational AI: юзкейсы, пользовательский опыт, ML/AI компоненты»
Лола Александрова
МТС, AI Product Lead
Более 5 лет в работе с данными и с продуктами. 3+ года опыта работы в корпорациях, отрасли — telecom и fintech. Последний год лидирует продуктовую аналитику в Uzum Fintech, крупнейшем технологическом стартапе Узбекистана.
«Аналитика задом наперед, или как использовать ML для поиска точек роста»
Даниил Демитров
Uzum Fintech, Product Analyst Team Lead
Занимался продуктовой аналитикой в компаниях разных отраслей (е-commerce, entertainment, social media). Драйвит развитие продуктовой аналитики и помогает компаниям внедрять data-driven подход принятия решения в развитие бизнеса. ex- VK, Magnit, KION
Александр Сидоров
ВкусВилл, Лидер развития продуктовой аналитики
«Построение многомерной отчётности в ClickHouse с промежуточными состояниями функций»
Построил карьеру в Т-банке: за 6,5 вырос с позиции младшего аналитика до ведущег. Затем перешел в лидовый трек: сейчас отвечает за направление аналитики партнерской лояльности и рекламы.
Владислав Пикиневич
Т-банк, Руководитель направления аналитики
«Экосистемность партнерской лояльности: как доказать корпорации, что ваш продукт нужен всем. Путь длиной в 2 года»
10+ лет работы в аналитике данных (консалтинг, market research, data-аналитика и data-science). Работал в команде построения ВІ одного из крупнейших банков Казахстана Kazkom. Работает над построением data-driven, experiment- driven культуры и discovery процессов в продуктовой аналитике.
«Последовательное тестирование. SPRT. Как правильно подглядывать и ускорять при этом эксперименты»
Дмитрий Казаков
Kolesa Group, Директор по Аналитике
7 лет опыта работы с данными в банкинге, финтехе и электронной коммерции (AkBarsDigitalTech, Modulbank, SberDevices). В SberDevices внедрил импортонезависимую платформу данных SaluteEye в более чем 40 командах и построил стратегическую отчетность по группе компаний.
«Как мы улучшили аналитику YandexArt с помощью Yagpt»
Артур Самигуллин
Яндекс, Тимлид ML-аналитиков YandexArt
Ведущие конференции — эксперты из индустрии
Более чем 10-летний опыт в сфере облачных технологий, BigData, машинного обучения и искусственного интеллекта. Специализируется на разработке и реализации технических стратегий, направленных на инновации и рост бизнеса. Опыт включает руководство командами в Yandex. Cloud и Cloud.ru.
Дмитрий Юдин
Cloud.ru, Технический лидер AI
«Эволюция инференса LLM»
Эксперт по визуализации данных, аналитике и развитию BI систем внутри компаний. 3 года руководил группой развития BI-сиcтем в Яндекс Go, где построил с нуля команду BI-аналитиков, которая помогала более чем 3500 пользователей и 200 аналитикам. Кандидат технических наук.
«Как стайлгайд позволяет быстрее создавать дашборды и принимать решения. Пример проекта в PowerBI»
Роман Бунин
Автор канала Reveal the Data
Программа
Growth mindset: Как с помощью аналитики и ML повысить качество продукта и найти точки роста
Аналитика задом наперед, или как использовать ML для поиска точек роста
Построение многомерной отчётности в ClickHouse с промежуточными состояниями функций
Conversational AI: юзкейсы, пользовательский опыт, ML/AI компоненты
Как мы улучшили аналитику YandexArt с помощью Yagpt
Экосистемность партнерской лояльности: как доказать корпорации, что ваш продукт нужен всем. Путь аналитических экспериментов длиной в 2 года
Как стайлгайд позволяет быстрее создавать дашборды и принимать решения. Пример проекта в PowerBI
Почему BI-проекты проваливаются. 10 основных ошибок и как их избежать
Эволюция инференса LLM
SPRT — Последовательное тестирование. Как принимать решения быстрее, правильно подглядывая и ускоряя АБ-тесты
Business intelligence: как BI инструменты позволяют повысить скорость принятия решений
Decision making: как с помощью данных и экспериментов принимать верные решения и растить метрики
Deep learning: как нейронные сети помогают улучшать аналитические процессы и показатели
наши Партнёры
Как это было в 2025 году
*тут будет другой скрин (возможна карусель если будет несколько)
регистраций
70 страниц
конспекта конференции с кейсами и детальными рекомендациями, которые можно сразу применить в деле
от экспертов топовых компаний: «Яндекса», «ВкусВилла»,
Т-Банка, «МТС», Kolesa Group, Uzum Fintech, Cloud.ru
Т-Банка, «МТС», Kolesa Group, Uzum Fintech, Cloud.ru
доклады
5 000
зрителей трансляции
KARPOV.CONF 2025
4 500
- познакомиться с Data-driven на практике — на реальных кейсах
- узнать опыт экспертов из топовых компаний и лидеров рынка
- освоить рабочие инструменты и ценные навыки в работе с данными
- Получить алгоритмы внедрения ИИ-инструментов
- Перенять опыт экспертов из топовых компаний и лидеров рынка
- Познакомиться с ИИ-решениями на примере реальных кейсов
Приходите на конференцию, чтобы:
Погружаемся в работу с ИИ на практике. Вы с нами?
Образовательные услуги оказываются ООО «Карпов Курсы» на основании Лицензии № Л035-01298-77/00179689 от 11 апреля 2022 г.
