Дима Пронин
Назад к офферу
EXECUTIVE DOSSIERVERIFIED OPERATOR
//Контекст и бэкграунд
Бизнес-архитектор & Growth Ops / AI Solutions
ARCHIVE PROFILEREF: 2026-DP
Дима Пронин — Бизнес-автоматизатор и AI архитектор
Дима Пронин
Automation & AI Architect
In-House
Роль:Бизнес-автоматизатор & AI Architect
Локация:Global / Remote (EST & CET)
Формат:Партнер / Сквозное внедрение
Прямая связь
Без посредников и линейных менеджеров
Telegram
// Опыт, доказанный цифрами

Кто такой Дима Пронин и почему эта экспертиза работает

За моими плечами — 7+ лет реальной практики на стыке перформанс-маркетинга, продуктовой разработки и операционного управления. От запуска 80+ SKU в США и управления $150k+/мес рекламными бюджетами до создания собственной B2B AI-платформы

Принцип сквозной ответственности

«Большинство «специалистов по ИИ» никогда не несли финансовой ответственности за результат и не знают, как реклама связывается с продажами. Я захожу в компанию с инженерным и предпринимательским опытом: нахожу разрывы в цепочке передачи данных между людьми и закрываю их надежной автоматизацией, которая напрямую растит выручку и защищает маржу»

— Дима ПронинFounder Palisa AI · Ex-Head of Performance Bioniq
Не «кнопка», а процесс

Автоматизирую связку между рекламой, CRM, скорингом лидов и операционкой — устраняя ручные разрывы и человеческий фактор.

Финансовая строгость

Проектирую решения с точки зрения юнит-экономики, снижения затрат на раздутый штат и ускорения цикла сделки.

// Цифры и масштаб практического опыта
7+ лет
Практики на стыке систем

От арбитража и e-com до архитектуры SaaS

$150k+
Месячные бюджеты Tier-1

Управление трафиком в США, UK, GCC

Palisa AI
Co-Founder B2B SaaS

Омниканальная платформа на базе LLM

80+ SKU
Amazon US Private Label

Собственный товарный бизнес и юнит-экономика

// Хронология и этапы

Эволюция опыта и ключевые проекты

От e-com и арбитража до B2B AI SaaS
2024 — настоящее времяB2B AI SaaS

Palisa AI

Co-Founder & Product/Ops Lead

Проектирование и запуск омниканальной AI-платформы коммуникаций, скоринга и сквозной квалификации B2B клиентов

Архитектура LLM-контуров: RAG-системы, prompt-engineering, ролевые модели доступа и агентные цепочки
Автоматический скоринг лидов и распределение заявок между сейлз-командами в реальном времени
Инфраструктура: Fastify, Next.js, PostgreSQL, Drizzle ORM, Docker, OpenAI, Anthropic Claude, Telegram Bot API
2022 — 2024HealthTech & E-Com

Bioniq (Global HealthTech D2C)

Head of Performance & Growth Automation

Управление глобальным медиабайингом и построение сквозного аналитического контура для рынков США, UK и Ближнего Востока

Масштабирование рекламного спенда до $150k+/мес при сохранении целевой юнит-экономики и жестких KPI
Автоматическая сквозная аналитика: связка рекламных кабинетов с AppsFlyer, Stripe, Shopify и внутренней CRM
Ликвидация ручных ежедневных сверок и отчетов: экономия 40+ рабочих часов команды в месяц
2020 — 2022High-Load Traffic & Ops

Performance Marketing & Affiliates

Team Lead & Media Buying Operations

Руководство командами из 12–20 специалистов, автоматизация заливов трафика, мониторинга и операционного контроля

Внедрение трекинговой инфраструктуры (Keitaro, Binom) и автоматических алертов в Telegram при падении ROI связок
Формализация регламентов запуска, HADI-циклов тестирования креативов и непрерывной передачи данных
Устранение человеческого фактора в мониторинге бюджетов и открутки
2018 — 2020E-Commerce & Supply Chain

Amazon US Private Label

E-Commerce Founder & Operator

Собственный товарный бизнес с полным циклом: от анализа ниш и контрактного производства до вывода 80+ SKU на рынок США

Личная финансовая ответственность: расчет маржинальности, пошлин, логистических плеч и оборачиваемости капитала
Автоматизация рекламных кампаний Amazon PPC и учета складских остатков
Практический фундамент понимания того, как маркетинг конвертируется в чистую прибыль бизнеса
// Инженерный стек и стек автоматизации

Проверенный стек промышленного уровня

Без игрушечных решений
Layer 01Intelligence Layer

AI & LLM Engines

Claude 3.5 / 3.7 SonnetOpenAI GPT-4oGoogle GeminiDeepSeek R1 / V3Кастомные RAG-пайплайныFunction Calling & AgentsПромпт-инжиниринг и эвалы
Боевой опыт внедрения
Layer 02Orchestration

Workflows & Automation

n8n (Self-hosted & Cloud)Make (Integromat)Python скрипты и воркерыWebhooks & REST APIsTelegram Bot APIКастомные cron-пайплайны
Боевой опыт внедрения
Layer 03Infrastructure

Architecture & Data

Next.js & TypeScriptFastify & Node.jsPostgreSQL & Prisma / DrizzleDocker & Linux VPSGoogle Sheets & Workspace APIСквозная аналитика данных
Боевой опыт внедрения
Layer 04Business Layer

Ecosystem & Operations

AmoCRM / HubSpot / Битрикс24Stripe & ShopifyAppsFlyer & KeitaroСквозной P&L трекингОперационные регламенты и SLA
Боевой опыт внедрения
// Принципы работы

Как обеспечивается результат и почему нет саботажа

Strict Engineering Loop
01Бизнес-результат и P&L первичны

Я автоматизирую не ради внедрения модной технологии, а ради масштабирования выручки, сходимости юнит-экономики и кратного роста пропускной способности компании

02Сквозной контур вместо «кнопок»

Изолированные боты не дают эффекта. Настоящий результат возникает, когда маркетинг, CRM, операционные данные и AI-пайплайны соединены в единую систему без ручных передач

03Инженерная строгость

Каждый процесс документируется, имеет централизованное логирование, алерты на сбои и fallback-сценарии. В прод идет только то, что протестировано на изолированном контуре

04Уважение к привычкам команды

Внедрение автоматизации — это в первую очередь работа с людьми. Инструмент должен органично снимать с сотрудников рутину, а не вызывать внутреннее сопротивление

// Прямой контакт с Димой Прониным

Обсудить автоматизацию процессов в вашей компании

Напишите задачу или текущую проблему — отвечу лично, оценю узкие места и предложу рабочий контур