Открыть учебник Записаться
Stanislav Belyaev

Stanislav Belyaev

Engineering Leader в Microsoft

LinkedIn Telegram belyaev.live Talks
> 18
лет опыта
2 000+
инженеров
700+
выпускников
9/10
оценка курса
Узнать о курсе

Карьера

Microsoft

С 2008 года строю и развиваю инженерные команды – от стартапов до корпораций с тысячами разработчиков. В Microsoft удвоил производительность билд-систем для 2000+ инженеров. До этого в Точка Банке трансформировал процессы для 600+ сотрудников IT-подразделения, сократив сроки поставки с недель до дней.

Преподавание

Соавтор и ментор курса «IT-менеджер проектов» в Яндекс Практикуме – за три года через программу прошли 500+ студентов. Тренер в Стратоплане с оценкой курса 9/10. Три года читал курс Project Management in IT в Уральском федеральном университете.

mysummit.school

Платформа, где менеджеры учатся использовать ИИ на практике. Конкретные навыки: от написания промптов и обнаружения галлюцинаций до измерения ROI от внедрения ИИ в рабочие процессы. Текстовый формат с интерактивными заданиями – можно учиться в своем темпе.

Отзывы выпускников

Ты положил в голову мысль, что проджект – это не рук, а часть команды, которая создана искать узкие горлышки и убирать сложности, чтобы ребята могли хорошо выполнять свою работу. Не знаю, как бы сложилась моя карьера с другим наставником.

Выпускник Яндекс Практикума Менеджер проектов

8-недельная программа трансформировала мой карьерный путь. Научился балансировать фичи и техдолг, позиционировать навыки на рынке. Теперь применяю в релиз-планировании.

Степан Мордвинов QA -> Product Management, SPORTSOFT

Очень интересный материал для меня как тимлида – расширил понимание, как общаться с командой на всех уровнях. Сразу начала всё применять, особенно по техдолгу.

Анжалика Новикова Team Lead

Последние статьи

Почему ИИ-пилоты на заводе умирают между демо и цехом
9 мин

Почему ИИ-пилоты на заводе умирают между демо и цехом

Пилот показали на совете директоров, все похлопали, выделили бюджет на «масштабирование». Через полгода система компьютерного зрения, которая на демо ловила 98% дефектов, ловит хорошо если половину, контролёры ОТК перестали ей доверять, а проект тихо переехал в раздел «отложенных инициатив». Это не редкий сбой и не вина конкретного интегратора. По данным RAND, так заканчивается больше 80% корпоративных ИИ-проектов – и почти всегда по причинам, которые видно было ещё до старта.

Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании
11 мин

Поглотить, перестроить, разрушить: три фазы AI в компании

Большинство компаний считают, что внедряют AI. На самом деле они просто ускоряют то, что делали раньше.

Это ключевой тезис Бенедикта Эванса из его майской презентации «AI eats the world» – одного из лучших аналитических обзоров состояния рынка в 2026 году. Эванс предлагает простую, но неудобную классификацию: три фазы внедрения AI, на первой из которых застряло подавляющее большинство организаций. Неудобную – потому что попасть в первую фазу очень легко и при этом искренне верить, что ты «активно используешь AI».

Задача vs профессия: что на самом деле автоматизирует ИИ
12 мин

Задача vs профессия: что на самом деле автоматизирует ИИ

В мае 2026 года Бенедикт Эванс обновил свою ежегодную презентацию «AI eats the world» – и в ней есть один слайд, который стоит разобрать отдельно. Не потому что он новый. А потому что он объясняет то, что большинство дискуссий об автоматизации упорно игнорируют.

Вопрос простой: почему ИИ уничтожит одни профессии – и сделает другие более ценными? Ответ, как оказывается, зависит от одного различия, которое кажется очевидным только после того, как его формулируют.

$700 млрд на ИИ: гонка, которую нельзя остановить
8 мин

$700 млрд на ИИ: гонка, которую нельзя остановить

Бенедикт Эванс – аналитик, который раньше других замечает сдвиги в технологической индустрии, – в мае 2026 года выпустил презентацию AI eats the world. Первое, с чего он начинает – с денег. С очень больших денег.

В 2026 году крупнейшие технологические компании мира потратят на ИИ-инфраструктуру больше, чем стоит весь мировой рынок полупроводников. Apple, Google, Microsoft, Meta и Amazon вместе направляют порядка $700 млрд на дата-центры, чипы и сопутствующую инфраструктуру. Для сравнения: вся мировая полупроводниковая отрасль зарабатывает около $600 млрд в год. Инфраструктура для потребителя ИИ-чипов теперь больше, чем рынок самих чипов.

Это заставляет задуматься: что происходит, когда инвестиции такого масштаба вкладываются в одну технологию за несколько лет?

40 кейсов GigaChat: проверяем данные Сбера по бенчмарку
19 мин

40 кейсов GigaChat: проверяем данные Сбера по бенчмарку

Сбер выпустил рекламный спецпроект: сорок бизнес-кейсов компаний, которые внедрили GigaChat и рассказывают об эффектах. EdTech, MedTech, HRTech, кибербезопасность, PropTech. Красивые карточки, конкретные цифры, реальные стартапы.

Рекламный проект Сбера

У нас есть бенчмарк: 29 моделей, 4 308 независимых оценок на управленческих задачах. GigaChat в нём занимает последнее, 29-е место по итогам второй волны тестирования. Это создаёт интересную ситуацию.

Не потому что Сбер лжёт. Кейсы реальные, стартапы существуют, автоматизация работает. Вопрос в другом: была ли это оптимальная модель для задач, которые они решали?

Токены в договоре: кто платит за ИИ в IT-консалтинге
11 мин

Токены в договоре: кто платит за ИИ в IT-консалтинге

Клиент смотрит в счёт и видит строку «AI API usage – $3 200». Вопрос немедленный: «Это что вообще такое?» Консультант объясняет: токены, запросы к Claude API, стоимость инференса. Клиент кивает и уходит разбираться с финансовым директором. Через неделю юрист присылает письмо: «В договоре такой статьи расходов нет».

Именно так начинается большинство конфликтов вокруг AI-затрат в IT-консалтинге. Договор писался до того, как токены стали реальными деньгами – и ни одна из сторон не подумала зафиксировать эту статью расходов.

Программа курса

Узнайте, как системно освоить ИИ для управленческих задач

Программа курса