Матвей Грицик
Студент ИТМО · Product Manager | AI & Цифровые продукты
О себе
Студент образовательной программы «Бизнес-информатика» Университета ИТМО.
Специализируюсь на стыке продуктового менеджмента, маркетинга, бизнес-аналитики и внедрения AI-технологий. Имею практический опыт разработки AI-продуктов с нуля (голосовые ассистенты, чат-боты) и адаптации LLM под задачи современных цифровых сервисов. Умею работать с целевой аудиторией: проводить CustDev, генерировать продуктовые гипотезы, переводить боли пользователей на язык технических требований и управлять командой.
Ищу возможность применить свой опыт для поиска точек роста и развития пользовательских сценариев. Рассматриваю стажировку в передовой технологической компании, где смогу развивать свои навыки работы с данными, приносить реальную пользу продукту и строить сильную карьеру менеджера продукта.
Проекты
TRUUSER
Мультиагентная AI-платформа для UX-исследований
B2B SaaS-платформа, которая заменяет дорогие и долгие UX-исследования двумя AI-агентами. Первый работает как Senior UX-специалист: собирает цели продукта и бюджет, отсекает хаотичный подход и строит дорожную карту исследования. Второй отыгрывает роль пользователя со своими мотивами и ограничениями, реагируя на продукт как живой человек.
- Полностью проработал продукт: проблема, сегменты ЦА и их персоны, продуктовая архитектура из двух AI-модулей, конкурентный анализ и позиционирование против ChatGPT и UX-агентств.
- Посчитал рынок по методологии TAM/SAM/SOM: 950 / 793,3 / 36 млн ₽ с опорой на темпы роста 11,6% в мире и 13,3% в России.
- Спроектировал архитектуру решения: RAG-подход с векторной базой Chroma поверх Gemini, backend на Python, frontend на JavaScript, PostgreSQL, SSL/TLS, авторизация и приём платежей через ЮKassa.
- Провёл техническое тестирование AI-моделей в Google AI Studio на задачах анализа UX-данных и построения дорожных карт исследований.
- Построил финансовую модель (подписка Pro — 1 999 ₽): NPV 4,5 млн ₽, ROI 7,3, срок окупаемости 6 месяцев.
ALFA RITM
Продуктовая концепция кастомизируемой соцсети для аудитории Альфа-Банка
Data-driven продуктовая концепция для Альфа-Банка: социальная сеть с кастомизируемым профилем и картой миссий, которая переводит финансовую и социальную активность аудитории 14–22 лет в достижения и «социальную валюту».
- Возглавил команду из четырёх человек: с нуля сформулировал исследовательский подход, продуктовую гипотезу и бизнес-модель.
- Провёл data-driven исследование аудитории: количественный опрос через Яндекс Формы (700+ респондентов), глубинные интервью, анализ 100 постов и 500 комментариев в TikTok и VK, конкурентный анализ 6 игроков рынка.
- Спроектировал ядро продукта — карту миссий с баллами и два флагманских ивента месяца (благотворительная миссия и «Марафон инноваций»), нацеленных на снижение оттока и рост удержания.
- Построил финансовую модель: подписка 300 ₽/мес, ожидаемая выручка ≈450 млн ₽/год, рентабельность ≈78% и ROI 350%, проработал риски и меры по ним.
TAYA
Локальный голосовой и текстовый ИИ-ассистент с фокусом на приватность
Концепция ИИ-ассистента, интегрированного прямо в устройство пользователя — без передачи данных в облако. TAYA связывает приложения и системные функции, автоматизируя рутинные задачи через LLM и AI-агентов, и выступает посредником между сервисами вместо ручного переключения между ними.
- Оценил рынок по методологии PAM/TAM/SAM/SOM: от $196 млрд мирового рынка ИИ до 0,2–1,5 млрд ₽ реально достижимого объёма в России на старте.
- Провёл конкурентный анализ против Маруси, Алисы, Google Ассистента и Siri по 10 параметрам — ключевое преимущество TAYA в локальной обработке данных и сквозном шифровании.
- Сформулировал ценностное предложение и УТП тремя методами (Золотой круг Синека, шаблон Остервальдера, «Особенность — Преимущество — Выгода»), портреты целевой аудитории и маркетинговую стратегию.
- Построил финансовую модель на 3 года по двум сценариям: NPV от 1,9 млн ₽ (пессимистичный) до 225,6 млн ₽ (оптимистичный), с расчётом индекса прибыльности и срока окупаемости.
Опыт работы
- Присоединяюсь к продуктовой команде СКБ Контур в роли ассистента менеджера продукта.
- Победил в бизнес-игре от СКБ Контур, проведённой в рамках учебной программы ИТМО: по итогам игры прошёл отбор на продуктовый трек практики компании, а по результатам трека вошёл в топ-10 участников и получил дополнительную финансовую поддержку.
- Автоматизирую внутренние бизнес-процессы компании с помощью AI-инструментов и no-code решений: выстраиваю сценарии обработки данных и рутинных задач так, чтобы команда меньше времени тратила на ручную работу.
- Провожу анализ данных для управленческих решений и веду поиск профильных материалов и подрядчиков под конкретные задачи бизнеса — от точечных запросов до более объёмных исследований рынка.
- Организовал «под ключ» серию масштабных бизнес и образовательных ивентов: серию образовательных лекций от топ-менеджеров компаний — отраслевых лидеров в рамках модуля «Предпринимательская культура» в Университете ИТМО, крупнейшее событие для основателей стартапов в Санкт-Петербурге «Startup Night 2025», неформальные встречи с CEO IT-компаний «Business Tinder».
- Руководил программой наставничества «FTMI OLIMP» во время приёмной кампании университета, координируя потоки студентов.
- В рамках подготовки различных студенческих мероприятий отвечал за управление ресурсами, ведение переговоров с партнерами, координацию кросс-функциональных команд волонтеров и оперативное антикризисное управление. Также вхожу в команду организаторов студенческой вечеринки «МОДУЛЬ», которую мы проводим для студентов дважды в год.
- Координировал потоки абитуриентов и студентов в рамках летней приёмной кампании ФТМИ: консультировал поступающих по образовательным программам и процессу подачи документов, помогал с оформлением заявлений и сопровождал абитуриентов на всех этапах поступления, взаимодействуя с приёмной комиссией и студенческими волонтёрами.
- Провел продукт через две итерации MVP: успешно масштабировал проект от тестового Gem-бота до комплексного Telegram-бота с умной интеграцией Google Calendar.
- Отвечал за архитектуру AI-решения продукта: проектировал пользовательский путь (CJM), исследовал механики вовлечения (Retention), логику диалогов и системные промпты.
- Руководил кросс-функциональной командой: выстроил процесс проверки продуктовых гипотез, ставил задачи, трекал дедлайны и управлял графиком релизов.
- Разработал бизнес-модель продукта. Успешно презентовал проект инвесторам и жюри на «Startup Night 2025».
Научная деятельность
Публикации
Работа рассматривает, как университеты выводят разработки в области ИИ на рынок: через какие этапы проходит трансфер технологий, какую роль в этом процессе играют офисы трансфера технологий и бизнес-инкубаторы и когда вузу выгоднее лицензировать технологию, а когда — создавать на её основе отдельный стартап. По итогам сформулированы практические рекомендации для каждого этапа.
Работа рассматривает, почему одних цифр — кликов, конверсий, результатов A/B-тестов — недостаточно, чтобы продукт по-настоящему прижился на рынке: нужно ещё понимать скрытые мотивы и поведенческие паттерны пользователей, которые они сами не всегда осознают. Предлагает соединить data-driven и behavior-driven подходы и вводит понятие «поведенческого мышления» — проектирования продукта вокруг вопроса «почему», а не только «что» происходит.
Обе статьи опубликованы в сборнике трудов конференции «Молодые профессионалы» (2025). Открыть сборник
IEF 2026
Istanbul, Türkiye, 14–16 сентября 2026, партнёр — Özyeğin University. Форум был посвящён теме «Entrepreneurship, Values, and Wellbeing in the Age of AI» — предпринимательству, ценностям и благополучию в эпоху искусственного интеллекта. Выступил с докладом «Prioritizing AI Adoption Across Financial Business Processes» о приоритизации внедрения ИИ в финансовых процессах компаний.
Конференции и форумы
Исследовательский проект
С сентября 2026 года участвую в исследовательском проекте факультета технологического менеджмента и инноваций ИТМО, посвящённом интеллектуальной поддержке управленческих решений на основе разнородных данных и методов искусственного интеллекта. Проект объединяет три направления — изменение бизнес-моделей организаций, анализ потребительского поведения и цифровых следов, а также применение синтетических AI-персон в продуктовых исследованиях — и формирует единую методику перехода от данных к обоснованным управленческим рекомендациям.