Fractional CTO для AdTech и MarTech платформ

Создание масштабируемых рекламных и маркетинговых технологий с проверенной экспертизой в рекомендательных системах, оптимизации ставок, моделировании атрибуции и высокопроизводительных data pipeline.

Проблема

Вызовы AdTech/MarTech

Масштаб и производительность: обработка миллионов запросов в секунду с задержкой <100мс
Сложность data pipeline: обработка, хранение и анализ миллиардов событий
Риалтайм решения: оптимизация ставок, выбор рекламы, таргетинг аудитории в режиме реального времени
Моделирование атрибуции: мультитач-атрибуция по каналам и устройствам
Приватность и соответствие: GDPR, CCPA, отказ от cookies, privacy sandbox
Интеграционный ад: подключение к десяткам рекламных сетей, DSP, SSP, DMP

Оптимизация затрат: расходы на облачную инфраструктуру растут при масштабировании
Обнаружение мошенничества: ботовый трафик, клик-фрод, фрод с показами
Масштаб и производительность: обработка миллионов запросов в секунду с задержкой <100мс
Сложность data pipeline: обработка, хранение и анализ миллиардов событий
Риалтайм решения: оптимизация ставок, выбор рекламы, таргетинг аудитории в режиме реального времени

Моделирование атрибуции: мультитач-атрибуция по каналам и устройствам
Приватность и соответствие: GDPR, CCPA, отказ от cookies, privacy sandbox
Интеграционный ад: подключение к десяткам рекламных сетей, DSP, SSP, DMP
Оптимизация затрат: расходы на облачную инфраструктуру растут при масштабировании
Обнаружение мошенничества: ботовый трафик, клик-фрод, фрод с показами

Как я помогаю

Высокопроизводительная архитектура

Системы для обработки миллионов запросов с минимальной задержкой

RTB-системы: Ответ на ставку <50мс с оптимальным ценообразованием
Рекомендательные движки: Персонализированные рекомендации контента/продуктов в масштабе
Обработка потока событий: Kafka, Kinesis или Pulsar для real-time data pipeline
Стратегии кеширования: Многоуровневое кэширование (Redis, CDN, edge) для производительности
Оптимизация базы данных: Time-series базы данных, колоночные хранилища для аналитики
Масштабируемая инфраструктура: Автоскейлинг, балансировка нагрузки, мультирегиональный деплой

Данные и аналитика

Надежная обработка и анализ данных для принятия решений

Архитектура хранилища данных: Оптимизация Snowflake, BigQuery, Redshift
ETL/ELT пайплайны: Надежная загрузка и трансформация данных
Риалтайм аналитика: Стриминговые аналитические дашборды
Моделирование атрибуции: Алгоритмы и внедрение мультитач-атрибуции
Дизайн Data Lake: Экономичное хранение исторических данных
ML Pipeline инфраструктура: Feature stores, model serving, A/B тестирование

Оптимизация и интеллект

ML-оптимизация для максимизации ROI

Алгоритмы оптимизации ставок: Максимизация ROI с интеллектуальными стратегиями ставок
Сегментация аудитории: ML-кластеризация и таргетинг пользователей
Фреймворки A/B тестирования: Многорукие бандиты, Байесовская оптимизация
Предсказание конверсий: ML-модели для лид-скоринга, предсказания оттока
Распределение бюджета: Оптимизация расходов по каналам и кампаниям
Оптимизация креативов: Динамическая оптимизация креативов (DCO)

Приватность и соответствие

Приватные решения для соответствия регуляциям

Реализация GDPR/CCPA: Управление согласием, удаление данных, портируемость
Приватная архитектура: Стратегии first-party data, контекстный таргетинг
Альтернативы cookies: Подготовка к cookieless будущему
Управление данными: Контроль доступа, аудит-трейлы, data lineage
Безопасность: Шифрование at rest и in transit, безопасный дизайн API
Автоматизация соответствия: Автоматизированная отчетность и мониторинг соответствия

Интеграция и совместимость

Надежные интеграции с экосистемой AdTech/MarTech

Дизайн API Gateway: Рейт лимиты, аутентификация, версионирование
Надежность вебхуков: логика повторных обращений, идемпотентность, мониторинг
Интеграции третьих сторон: рекламные сети, аналитические платформы, CRM
Стандарты обмена данными: OpenRTB, Ads.txt, Sellers.json
Разработка SDK: Клиентские библиотеки для легкой интеграции
Онбординг партнеров: Порталы самообслуживания для интеграций

Оптимизация затрат и производительности

Снижение затрат при сохранении производительности

Управление облачными затратами: резервированные инстансы, спотовые инстансы, оптимизация размеров
Оптимизация запросов: Снижение затрат BigQuery/Snowflake на 50-80%
Эффективность инфраструктуры: оркестрация контейнеров, serverless где уместно
Политики хранения данных: Архивирование старых данных, снижение затрат на хранение
Мониторинг и алерты: Prometheus, Grafana, DataDog для отслеживания затрат
Профилирование производительности: Выявление и устранение узких мест

Распространенные кейсы

Как я помогаю различным типам AdTech/MarTech платформ

Demand-Side Platforms (DSP)

Движок real-time bidding (RTB)
Управление и оптимизация кампаний
Таргетинг и сегментация аудитории
Отслеживание конверсий и атрибуция
Распределение и пейсинг бюджета

Supply-Side Platforms (SSP)

Реализация header bidding
Оптимизация доходности
Обнаружение рекламного мошенничества
Прогнозирование инвентаря
Аналитика для паблишеров

Маркетинговые аналитические платформы

Моделирование мультитач-атрибуции
Аналитика customer journey
Моделирование маркетингового микса (MMM)
Предиктивная аналитика и прогнозирование
ROI-отчетность и дашборды

Customer Data Platforms (CDP)

Идентификация пользователя и объединение данных
Единые профили клиентов
Сегментация аудитории
Риалтайм персонализация
Активация данных по каналам

Рекламные сети и биржи трафика

Инфраструктура показа рекламы
Риалтайм принятие решений
Обнаружение и предотвращение мошенничества
Отчетность и аналитика
Порталы для паблишеров и рекламодателей

Технологический стек и архитектура

Типичные технологии и паттерны для AdTech/MarTech

Backend

Node.js, Python, Go, Java (для высокопроизводительных сервисов)
Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming
PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch

Аналитика

BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse
dbt для трансформации данных
Looker, Tableau для визуализации

ML/AI

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost
Feature stores (Feast, Tecton)
MLflow для трекинга экспериментов

Инфраструктура

AWS, GCP, Kubernetes, Terraform
Edge computing (Cloudflare Workers, Lambda@Edge)
CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)

Мониторинг

Prometheus, Grafana, DataDog, New Relic
ELK stack для логирования
Sentry для отслеживания ошибок

Процесс работы

Месяц 1: Дискавери и архитектура

1 месяц

Аудит текущей инфраструктуры и производительности. Выявление узких мест и возможностей оптимизации. Проектирование целевой архитектуры. Определение ключевых метрик и SLA. Реализация быстрых побед.

Месяц 2-3: Основная инфраструктура

2 месяца

Реализация/оптимизация дата пайплайна. Настройка мониторинга и уведомлений. Улучшение кэширования и производительности базы данных. Начало разработки ML-моделей (если применимо). Стандартизация интеграций.

Месяц 4-6: Оптимизация и масштабирование

3 месяца

Реализация фреймворка A/B тестирования. Продвинутые алгоритмы оптимизации. Инициативы по снижению затрат. Обучение команды и документация. Усиление соответствия и безопасности.

Результаты, на которые вы можете рассчитывать

Улучшения производительности

3-5x ускорение запросов
50-80% снижение облачных затрат
99.95%+ аптайм системы
Sub-100ms задержка для риалтайм операций
2-3x улучшение пропускной способности обработки данных

Бизнес-влияние

20-40% улучшение ROI кампаний
30-50% снижение затрат на инфраструктуру
Быстрее time-to-market для новых функций
Лучшее качество и надежность данных
Улучшенная удовлетворенность клиентов (быстрее дашборды)

Техническая зрелость

Мониторинг и уведомления в реальном времени
Автоматизированное масштабирование и деплой
Комплексное тестирование и CI/CD
Четкая документация
Управление данными и соответствие регуляторным требованиям

Кому это подходит

Pre-Seed/Seed стадия

Создание первой версии ad/marketing платформы. Нужна масштабируемая архитектура с первого дня. Выбор технического стека для adtech-нагрузок.

Series A рост

Масштабирование от тысяч до миллионов событий. Оптимизация производительности критична. Создание data science/ML возможностей.

Series A+ и масштабирование

Мультирегиональное расширение. Продвинутые ML и оптимизация. Построение платформы для корпоративных клиентов.

Enterprise и масштабируемые платформы

Сложные требования к производительности и соответствию. Нужна экспертиза в высоконагруженных системах.

Цены

Подходящие пакеты для AdTech/MarTech платформ

Валюта:

Growth CTO

Самый популярный

470 000 ₽в месяц

~10 часов в неделю выделенного времени

Для стартапов от Post-Seed до Series A, активно строящих продукт и масштабирующих команду от 3 до 10 инженеров.

Как мы работаем:

Еженедельный созвон с фаундерами — приоритеты, блокеры, техническая стратегия
Код-ревью и ответственность за архитектуру — я в вашем кодбейсе, а не только на созвонах
Практическое участие в найме: описания вакансий, стратегия поиска, технические интервью, калибровка офферов
Триаж технического долга — определяем, что замедляет команду и что может подождать
Ревью CI/CD и продуктивности разработки — стратегия тестирования, пайплайн деплоя, dev-окружение
Контроль инженерной поставки — спринт-ревью, отслеживание velocity, гейты качества
Поддержка при продакшн-инцидентах — экстренная доступность в критических ситуациях
Асинхронная поддержка в Slack (ответ в течение 24 часов)

Поставляемые результаты:

90-дневный технический роадмап, обновляемый ежеквартально
Протоколы архитектурных решений (ADR) — задокументированное обоснование каждого важного технического выбора
Плейбук по найму — критерии грейдов, процесс интервью, скоркарды, чеклист онбординга
Ежемесячная стратегическая записка — прогресс, риски, рекомендации
Реестр технического долга — приоритизированный список с оценкой влияния и трудозатрат
OKR команды — квартальные цели, привязанные к бизнес-результатам

Результат

Прочная техническая база и команда, готовые к быстрому росту продукта без хаоса.

Минимум 3 месяца

Scale CTO

890 000 ₽в месяц

~20 часов в неделю выделенного времени

Для стартапов от Series A+ с 15-20+ инженерами, готовящихся к следующему раунду финансирования.

Как мы работаем:

Всё из пакета Growth CTO
Ежедневное участие в инженерных операциях — стендапы, планирование, эскалации
Участие в команде руководства — подготовка к совету директоров, встречи с инвесторами, поддержка due diligence
Развитие инженерного менеджмента — коучинг тимлидов для роста в engineering managers
Организационный дизайн — топология команд, процессы, ритуалы, коммуникационные структуры
Стратегия работы с вендорами — оптимизация затрат на облако, переговоры с сервисами, управление подрядчиками
Стратегия технического долга — роадмап рефакторинга, сбалансированный с поставкой продукта

Поставляемые результаты:

Инженерный хэндбук — культура, стандарты, процессы, ожидания
Система грейдов и компенсаций — карьерные лестницы и salary bands
Дашборд инженерных метрик — DORA метрики, тренды velocity, качество кода
Плейбук управления инцидентами — on-call ротация, определения severity, процесс постмортемов
Пакет технического due diligence — архитектурная и security-документация для инвесторов
Оценка безопасности и комплаенса — готовность к SOC2, GDPR, HIPAA
План расширения инженерной команды и прогноз инфраструктурного бюджета

Результат

Зрелая инженерная организация, готовая к due diligence и следующему раунду финансирования.

Минимум 3 месяца