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
1
Месяц 1: Дискавери и архитектура
1 месяцАудит текущей инфраструктуры и производительности. Выявление узких мест и возможностей оптимизации. Проектирование целевой архитектуры. Определение ключевых метрик и SLA. Реализация быстрых побед.
2
Месяц 2-3: Основная инфраструктура
2 месяцаРеализация/оптимизация дата пайплайна. Настройка мониторинга и уведомлений. Улучшение кэширования и производительности базы данных. Начало разработки ML-моделей (если применимо). Стандартизация интеграций.
3
Месяц 4-6: Оптимизация и масштабирование
3 месяцаРеализация 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
Длительность контракта:
Growth CTO
Самый популярный490 000 ₽в месяц
10 часов в неделю, 40 часов в месяц
Стартапы на стадиях от Post-Seed до Series A, активно строящие продукт и команду (от 3 до 10 инженеров).
- Еженедельный созвон с фаундерами (1 час)
- Каждые 2 недели: спринт-ревью с командой
- Активное участие в найме: сорсинг, проведение собеседований, офферы, онбординг
- Ответственность за архитектуру продукта и технический роадмап
- Экстренная доступность в критических ситуациях
- Поддержка в Slack (ответ в течение 24 часов)
Что входит:
- Квартальные OKR для технической команды
- Руководство по найму для первых 5-10 инженеров
- Протоколы архитектурных решений (ADR)
Результат:Устойчивая техническая база и команда, готовые к быстрому росту и масштабированию продукта без хаоса.
Срок договора:от 3 месяцев
Scale CTO
970 000 ₽в месяц
≈3 дня в неделю, 80 часов в месяц
Стартапы на стадиях от Series A+, имеющие 15-20+ инженеров и готовящиеся к следующему раунду.
- Все из пакета Growth CTO
- Присутствие на собраниях руководства компании и встречах с инвесторами
- Построение команды инженерного менеджмента (лиды, менеджеры разработки)
- Сопровождение due diligence для получения финансирования
- Проектирование организационной структуры: структура команд, процессы, ритуалы
- Стратегия работы с техдолгом и родмап рефакторинга
- Переговоры с вендорами и партнерами (AWS, сторонние сервисы, подрядчики)
Что входит:
- Техническое руководство и культурный код команды
- Система грейдов и компенсаций
- Дашборды инженерных метрик (DORA, velocity, качество кода и т.д.)
- Управление инцидентами и on-call ротация
Результат:Зрелая инженерная организация с четкими процессами, метриками и культурой ответственности за продукт.
Срок договора:от 6 месяцев
Сопутствующие услуги
Вопросы и ответы
Готовы масштабировать вашу AdTech/MarTech платформу?
Начните с бесплатной 30-минутной консультации. Обсудим ваши цели, вызовы и определим, как я могу помочь.
или