Как AI меняет профессию продакт-менеджера: вайб-кодинг, агенты и навыки продакта в 2026 году

Последнее обновление: март 2026

Гость: Ваня Замесин, автор методологий AURA и Advanced JTBD, курса «Как делать продукт» и основатель сервиса подбора психотерапевтов «Мета». Телеграм Вани

Ведущая: Кира Кузьменко — рекрутер с 20-летним стажем в IT. Фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR. Автор курса по поиску работы Hello New Job. Личный ТГ-канал: «Рекрутинг, котики и апокалипсис».

Главное из интервью

Роль продакт-менеджера трансформируется прямо сейчас — и не косметически, а фундаментально. Продакт, который освоил вайб-кодинг и AI-агентов, проверяет в 10–30 раз больше гипотез за единицу времени, чем продакт в классической парадигме. Команды сжимаются: вместо PM + дизайнер + 5 разработчиков + аналитик достаточно одного продакта, 1/2 дизайнера, 1/4 маркетолога и 1 разработчик. При этом 95–99% продактов на российском рынке ещё не осознали масштаб происходящего. Ваня Замесин — один из тех, кто уже перестроился и перестраивает свою команду — рассказал, что конкретно изменилось, что делать джунам, мидлам и CPO, и почему тревога — это нормально, но бездействие — нет.

«99% не осознали» — AI-революция уже здесь, но большинство её не видит

Подавляющее большинство продактов на российском рынке ещё не поняли, что происходит. По оценке Замесина, 95–99% специалистов не осознали масштаб изменений. И дело не в недостатке информации — дело в том, что осознание приходит только через практику.

«Пока ты сам не начнёшь использовать современные AI-модели — то не понимаешь и не осознаёшь, что происходит.»

Сам Замесин долго сопротивлялся. До октября 2025 года у него был «абсолютно иррациональный» психологический блок по отношению к вайб-кодингу. А потом он себя заставил — и за две недели переделал всё, что годами лежало на «полочке безумных идей» с пометкой «невозможно сделать, а если возможно — за большие деньги и кучу людей».

«Вайб-кодинг и агенты — это самое большое и самое важное изменение в работе продакта, маркетолога, фаундера за все 20+ лет моей карьеры.»

При этом Замесин подчёркивает: AI — это не искусственный, а усиленный интеллект. Нейросеть не думает за тебя. Она — мультипликатор твоей экспертизы. Если экспертизы нет — умножать нечего.

Комментарий Киры. В нашей практике найма в NEWHR картина схожая: только 30% проектов сейчас требуют продакта с AI-навыками, а 70% компаний по-прежнему живут в старой парадигме. Вопрос в том, как быстро эти 70% начнут требовать нового — и что будет с теми, кто к этому моменту не адаптировался.

Вайб-кодинг: как продакт за сутки запустил курс без единого разработчика

Ваня рассказал, как использует AI в ежедневной работе.

Кейс 1: Запуск курса по вайб-кодингу за сутки. Пришла идея сделать обучение. За пару часов удалось сделать — исследование рынка: сегменты, задачи, конкуренты, плюсы-минусы, позиционирование. Ещё за пару часов — лендинг с текстами и вёрсткой. Ещё 3 часа — подключение оплаты. На следующий день начались продажи. При этом, ни один разработчик не был подключен к этой задаче. Первый поток курса был продан за сутки, второй — тоже.

«Это потрясающая возможность проверять гипотезы в одно лицо, без подключения дизайнера, аналитика, разработчика.
— Привет, Вася, можешь ли ты помочь? Вася не может. Окей, я жду Васю, жду Колю, жду Машу… Проект не двигается.
Но сейчас, отсутствие необходимости кого-то ждать — это феноменальный прорыв в работе продакт менеджера.»

Кейс 2: Пересегментация курса за 30 минут. Появилась гипотеза, что в один курс Замесина, возможно, засунуто несколько курсов для разных сегментов. Замесин выгрузил CSV с данными примерно 1000 студентов из Airtable (входные анкеты, обратная связь, задачи, удовлетворённость), положил это в репозиторий с контекстом — полной расшифровкой курса, ответами на 500 вопросов, старой сегментацией. За 5 минут написал промпт. Запустил 10 субагентов. Через 30 минут — обновлённая сегментация, карта того, как один курс можно нарезать на несколько, и конкретные рекомендации по каждому сегменту.

«Раньше я бы с аналитиком такое делал минимум неделю. А сейчас это делается за 5–10 минут.»

Кейс 3: Найм через Claude Code. После скринингового интервью запись расшифровывается Granola, затем отдельно созданный skill прогоняет кандидата через соответствие требованиям роли, оценивает сильные и слабые зоны, даёт рекомендацию нанимать / не нанимать. Субъективность снижается, скорость растёт.

Advanced JTBD + AI: методология не умерла, а получила реактивный двигатель

Один из ключевых вопросов интервью: актуален ли подход Jobs To Be Done, когда AI сам умеет находить паттерны в данных? Ответ Замесина — не просто актуален, а стал мощнее на порядок.

Advanced JTBD — это созданная Замесиным с нуля методология, опирающаяся на нейробиологию принятия решений. Ключевая идея: мозг — предсказательная машинка, а ценность продукта — это позитивная ошибка предсказания. Пользователь должен примерно так реагировать на ваш продукт (в идеале): «Я думал, что будет сложно, а оказалось просто. Я думал, что получу пользу вот такую, а пользы оказалось ещё больше.» Важен этот момент удивления — вау! — и есть момент создания ценности в голове у пользователя.

Из этого фреймворка (AJTBD) вытекает всё, что нужно для продукта: сегментация, позиционирование, отстройка от конкурентов, коммуникация, воронки, тексты для лендингов и баннеров. И вот здесь AI становится критически важным инструментом — не заменой методологии, а её усилителем.

«Нейронки — это bicycle for the product. Велосипед — самое эффективное средство передвижения на планете. Вот нейронки — это очень эффективный способ для продакта и фаундера решать свои задачи, в том числе с Advanced JTBD.»

Раньше, граф задач пользователя — это была сложная структура, где каждая задача имеет подзадачи, уровни «чтобы что?», связи с сегментами и конкурентами — нужно было держать в голове или в громоздких документах. Сейчас нейросети удерживают весь контекст, позволяют быстро визуализировать его в виде MD-файлов или вёрстки и делать мгновенные преобразования.

Комментарий Киры. Здесь важно понимать разницу: AI не заменяет исследователя, а делает каждую итерацию исследования точнее и быстрее. Вы всё ещё должны знать, что такое граф задач и как с ним работать. Просто теперь вы работаете с ним не в одиночку, а с армией агентов, которые могут прочитать тысячу анкет за минуту.

«Пилить фичу — это неправильный способ создавать ценность»

Замесин резко высказывается о текущей практике 95% продуктовых команд: они занимаются неестественными для мозга пользователя вещами. Пилят фичи — то есть создают сущности. А мозг стремится к энергоэффективности, то есть к отсутствию сущностей.

«Мозгу нахрен не нужна ваша фича. Если посмотреть на горизонт 10 лет — все эти фичи, которые были 10 лет назад, мы ими не пользуемся. Пользователю нужно решение более высокоуровневых задач.»

Это один из ключевых тезисов для понимания, куда движется профессия. Продакт перестаёт быть человеком, который управляет бэклогом фич, и становится человеком, который понимает, какую задачу мозг пользователя пытается решить — и находит способ решить её с минимальным количеством новых сущностей.

Фуллстек-билдер: новая ролевая модель продакт-менеджера в 2026 году

Все роли неизбежно пойдут вверх. Разработчики — от написания кода к архитектуре и процессам деплоя. Аналитики — от отдельных задач к тому, чтобы вся компания принимала решения на актуальных данных. Продакты — от ТЗ и Jira к рынкам, сегментам, ценностям, бизнес-моделям и партнёрствам.

Ролевая модель нового продакта для Замесина — фуллстек-билдер. Конкретный пример: Илья Измайлов, предприниматель с двумя бизнесами, который пришёл в команду Замесина и переписал сам за полтора месяца всё, что раньше делали разработчики за десятки миллионов рублей. Сейчас он в одиночку с двумя подписками на Claude Code за $200 делает продукт AURA — AI-платформа для создателей продуктов, помогающий находить точки роста и принимать решения.

«Единственное, что его отличает — ему забыли сказать слово "нельзя". И от того, что ему никто не сказал, что так нельзя делать, он выдаёт невероятный объём результата. То, что раньше выдавала команда из продакта, 5 разработчиков и дизайнера — он делает в 2 раза быстрее.»

Комментарий Киры Кузьменко. Стоит помнить про ошибку выжившего. Не каждый продакт станет фуллстек-билдером, и не в каждой компании это возможно. Продукты с высокими требованиями к безопасности, регуляции и масштабу по-прежнему требуют профессиональных разработчиков. Но как минимальный навык — умение собрать MVP и протестировать гипотезу самостоятельно — это действительно становится базой.

Команды сжимаются: что это значит для рынка труда

Раньше на одного PM приходилось 3–6 разработчиков. Теперь бутылочное горлышко — способность самого PM выдавать структурированные задачи и принимать правильные решения. Когда у тебя в терминале параллельно работает 6 агентов Claude Code, узкое место — это ты.

«Тебе уже бесполезно добавлять разработчиков. Плюс 5 или 10 разработчиков роли не выграют. Потому что ты просто задачу уже не сможешь поставить из-за перегруза, ты сам становишься бутылочным горлышком»

Замесин подчёркивает: люди не будут терять работу в абсолютном смысле. Произойдёт перераспределение — как когда вместо пяти машинисток наняли одного оператора ЭВМ. Но при этом количество работников интеллектуального труда в мире увеличилось. То же самое будет и здесь.

«Нас ждёт взрыв качественных решений, воплощённых в реальности в виде кода, процессов, продуктов, ценности для конечного пользователя. Чтобы этот взрыв произошёл, нужно, чтобы на планете несколько сот миллионов людей поднялись на один уровень выше.»

При этом те, кто уже освоил вайб-кодинг и агентов, получают ощутимый зарплатный премиум. Замесин говорит прямо: «Мы им уже сейчас переплачиваем.» Если средняя зарплата — 250 тысяч, то нам понятно, почему AI-продакту стоит заплатить 400–450. Мультипликатор от такого человека не просто высокий, а очевидный.

Что делать джуну-продакту прямо сейчас

У Замесина есть «безумная гипотеза» (его слова): привычная иерархия джун–мидл–сеньор — это старая парадигма. Джун, который освоил Claude Code и Codex, имеет доступ к хорошим готовым skills, которые он может загрузить своему AI-агенту для исследования рынка и умеет оркестрировать агентов, может выдавать больше, чем сеньор, который этого не умеет.

Конкретный план действий:

1. Скачать Codex с подпиской за $20/месяц. OpenAI даёт много токенов за эту цену — достаточно для старта.
2. Пройти базовые курсы по основам сегментации, ценности, позиционирования, отстройки.
3. Взять готовые скиллы — Замесин обещает выложить публичный репозиторий со скиллами для исследования рынков, сегментов, джобов, конкурентов, трендов.
4. Найти реальный бизнес для автоматизации. Химчистка, салон маникюра, любая компания, где можно прийти и сказать: «Мы вам автоматизируем вот это. У вас вместо пяти сотрудников это будет делать половина сотрудника.»

«Кодекс — 20 баксов. Сервер для OpenClaw — 2000 рублей. Claude — бесплатный. 15 000 рублей — это у тебя интеллект PhD и пять сотрудников, которые за тебя решают задачи. Всё, что тебе нужно — придумать, как этих сотрудников организовать.»

Комментарий Киры Кузьменко. Это, пожалуй, самый прикладной совет из интервью. По сути, Замесин говорит джунам: не ждите, пока вас наймут в компанию — идите и создавайте ценность прямо сейчас, с минимальным бюджетом. Предпринимательский навык становится важнее, чем умение красиво заполнять Jira.

Что делать мидлу и сеньору: план на ближайшие 6 месяцев

Замесин предлагает конкретные шаги для продакта с 3–5+ годами опыта:

1. Создать репозиторий контекста для команды. Собрать все исследования, отчёты, записи интервью, расшифровки, тесты — в структурированном виде. Управление контекстом (обогащение, очистка) — одна из ключевых точек роста в работе с нейросетями.
2. Начать решать ежедневные задачи с Claude Code / Codex. ТЗ, продуктовые требования, отчёты руководителю — всё это делается за минуты, а не за часы.
3. Освоить вайб-кодинг. Сначала на своих проектах, потом — в рабочих задачах.
4. Прийти к руководителю с предложением: «Давайте автоматизируем то-то, пофиксим рутину тут, ускоримся вот в таких процессах».

«Я абсолютно уверен — ни секунды не сомневаюсь — что через несколько лет во всех компаниях каждый продакт сможет деплоить в продакшн с каким-то процессом и ограничениями.»

Важный нюанс про безопасность: данные пользователей можно анонимизировать, скрипты для работы с ними запускать локально. Но интеллектуальный труд — ТЗ, продуктовые требования, аналитику — Замесин советует не бояться пропускать через AI. «Если этого сейчас не делать, можно проиграть всем тем, кто будет это делать.»

Что делать CPO: как внедрять AI в команду

Лучшее, что может сделать руководитель — провести людей через психологическое сопротивление за руку. Реального барьера нет. Есть страхи, сомнения, неуверенность, непривычка.

«Лучшее, что можно сделать — самому освоить вайб-кодинг, а потом сделать обучение. Понедельник, 10 утра, садимся, в 6 вечера у нас задеплоен MVP в продакшн.»

После этого, по опыту Замесина, начинаются необратимые изменения. Команда два месяца «не спит», но за эти два месяца делает столько, что все удивляются.

Замесин также описывает интересный феномен: сотрудники корпораций, которые «вкусили вайб-кодинга», возвращаются на совещания и чувствуют невыносимую медленность. «Пока вы тут совещание проводите, я за это время уже три прототипа сделал.» Эти люди либо уходят туда, где разрешена высокая скорость, либо меняют компанию изнутри — снизу, как когда-то шла продуктовая трансформация.

SaaS-апокалипсис и куда пойдёт рынок

Стоимость кода падает. Подписка на Claude Code в месяц может выдавать столько качественного кода, сколько раньше писали 10–20 разработчиков. Следствие: растёт конкуренция, падает маржинальность, растёт стоимость привлечения. Капитализации SaaS-компаний снижаются — мультипликаторы с 13x падают до 3–4x.

Замесин видит два вектора:

1. Суперперсонализация. Вместо коробочного Zoom для всех — нишевые решения под конкретные сегменты. Минимальная гранулярность — один человек.
2. Уход в сложное. Медицина, роботы, сантехника, химчистки, банки — то, что раньше было делать нерентабельно по сравнению с SaaS. Когда SaaS-маржинальность проседает, компании пойдут туда, где раньше было «сложно и дорого».

«Как именно — во что это пойдёт — пока никто не знает. Мы все спекулируем на предсказаниях будущего сейчас, не более того.»

Он также описывает механику через граф задач: нейросети позволяют подняться на один или несколько уровней в графе работ, захватывая соседние джобы. Пример: раньше юридический AI проверял документы (низкоуровневая задача), а теперь может стать цифровым юристом компании, который ведёт все контракты под ключ за $200 в месяц. Задача «согласование договора» исчезает как класс — как исчезла задача «засунуть компакт-диск в проигрыватель».

Как нанимают продактов в 2026 году

Замесин формулирует чёткие критерии найма:

1. Только вайб-кодеры. «Мы не вайб-кодящих вообще никого не нанимаем.» Это первый фильтр.
2. Проактивность и автономность. Идёт перестройка всего — нужны люди, которые могут эту перестройку как минимум выдержать, как максимум — возглавить. Человек, который сам найдёт проблему, сделает прототип, пропилотирует и предложит масштабировать.
3. Понимание бизнеса. Бизнес-модели, экономика, точки роста, каналы привлечения, активация, удержание, возвращаемость. Не на уровне buzzwords, а на уровне «может найти точку роста в текущей бизнес-модели».
4. Понимание ценности. Как минимум теоретически — что такое ценность и как она создаётся. В идеале — практический опыт.
5. Стейкхолдер-менеджмент. На более высоком уровне решений (не фичи, а сегменты, продукты, бизнес-модели) навыки аргументации и управления стейкхолдерами становятся критически важными.

Процесс найма у Замесина автоматизирован через Claude Code: скилл прогоняет кандидата через соответствие требованиям, оценивает после скрининга и после детального интервью, формирует рекомендацию. Тестовые — в формате тестовых недель, а не разовых заданий.

«Coding is largely solved» — инструменты продакт менеджера в 2026 году

Точка перелома, по мнению Замесина, — ноябрь 2025 года: модели Opus 4.5, затем 4.6, Claude Code SDK версий 5.2–5.3 Extra High. Прогресс идёт не столько в моделях, сколько в harness — обвязке: чтение файлов, запись, запуск приложений.

Claude Code + Codex — основные инструменты. У каждого свои плюсы: Codex больше субсидирует токенов, а команда Claude Code «каждый день что-то шипит». Недавно добавили миллионное контекстное окно для Opus 4.6.

Cursor — «обречён», по мнению Замесина. Вынужден закупать токены по рыночным ценам у OpenAI и Anthropic, нет преимущества по harness, Composer проигрывает. Для невайб-кодера, который работает в терминале, IDE вроде Cursor или Visual Studio просто не нужны.

Lovable / Replit — более лёгкий порог входа, но сильно ограничивают по типам сущностей и возможностям. С Claude Code и Codex вы можете делать десктопные и мобильные приложения, сложные интеграции — Lovable и Replit так не могут.

OpenClaw — технология для цифровых сотрудников. Замесин признаёт, что пока сырая для продакшн-процессов, но активно тестирует.

Комментарий. Фразу «coding is largely solved» (Борис Черный из Anthropic, январь 2026) Замесин сам ставит под сомнение: «Люди, которые создают LLM-модели, вряд ли будут по-другому формулировать — им нужно продавать.» Это важная оговорка. Код для лендингов и MVP — да, «solved». Код для банковских систем, медицинского оборудования или распределённых баз данных — это другая история.

Кастдев мёртв? Нет, но pipeline перевернулся

Классический CustDev существовал, потому что разработка была дорогой. Ошибка на этапе разработки стоила многократно дороже, чем ошибка на этапе ресёрча. Поэтому логично было сначала исследовать, потом строить.

Когда код становится почти бесплатным, pipeline переворачивается:

1. Быстрый кастдев/ресёч через нейросети (со всеми рисками использования LLM: очевидно, что могут быть несуществующие инсайты от несуществующих моделей людей).
2. Но при этом, сбор MVP за часы — на основе этого ресёрча, и чуть точнее, чем без него.
3. Интервью с человеком, которое сразу является продажей. Не просто кастдевите живого человека, как раньше, а сразу продаёте MVP.
4. Доработка после каждой итерации обратной связи.

«Интервью с человеком обязательно, никуда не девается. Просто оно теперь превращается в продажу.»

Замесин делает важную оговорку: если вы делаете стратегию банка с бюджетом в миллиарды — «ни в коем случае нельзя делать ресёрч только на нейронках, потому что у вас стоимость ошибки — миллиарды, буквально.» Классический качественный и количественный ресёрч никуда не девается. Меняется pipeline, ускоряется всё.

Комментарий. Это один из самых спорных моментов интервью. Замесин прав в том, что для быстрых дешёвых экспериментов pipeline действительно переворачивается. Но есть риск, что продакты-новички воспримут это как «кастдев не нужен» и начнут строить продукты на основе галлюцинаций нейросети. Оговорка про банк — ключевая, и её стоит применять шире: везде, где цена ошибки ощутима, живые интервью остаются незаменимыми.

«Происходят невероятно классные события» — про страх, тревогу и психологические опоры

Замесин не обесценивает тревогу. Страх оправдан, говорит он. Это эволюционный механизм: ты чувствуешь угрозу, но не знаешь, откуда она идёт. Тревога — абсолютно справедлива.

Но главное — чтобы тревога превратилась в действие. Биологическая задача страха — дать энергию: адреналин, кортизол активируют организм, чтобы ты бежал, дрался, искал укрытие. Та же энергия может пойти на то, чтобы открыть терминал и написать первый промпт.

«Самое главное — выкатить на сервер свой первый MVP. Это делается за 2–3 часа. Как только вы это делаете, запускаются необратимые изменения. Вы потом 2 месяца не спите, вас шарашит дофамином, адреналином, вы делаете всё то, что мечтали сделать.»

При этом Замесин отдельно говорит о психологических опорах: близкие, семья, стабильная работа, здоровье, рутинный спорт, медитация, терапия. Период трансформации — сильный триггер для всего, что есть в психике. Травмы, неуверенность, слепые зоны — всё это усиливается.

«Помогающие специалисты — психологи, психотерапевты, группы, медитации, просто поддержка близкого человека — это сейчас не блажь, а необходимость для всех, кто хочет пройти через этот процесс и кому тяжело.»

Вопросы, которые остались открытыми

Мы с Ваней затронули огромное количество тем, но некоторые вопросы остались без ответа — или ответ был «никто не знает». Мы находимся в точке, где даже эксперты работают с гипотезами. Вот что хочется разобрать ещё:

Как оценивать качество AI-ресёрча? Замесин говорит, что нейросети могут генерировать «несуществующие джобы несуществующих людей». Но не даёт рамки: как отличить реальный инсайт от галлюцинации? Какие чек-листы, перекрёстные проверки, красные флаги? Это критически важно для всех, кто начнёт делать ресёрч через AI.

Что будет с российским рынком из-за санкций? Замесин сам поднимает тему: топовые модели (Claude, OpenAI, Google) физически не продают в Россию. DeepSeek, Qwen — доступны, но сравнимы ли они? Какие модели будут массово доступны в корпорациях?

Как выглядит «новая парадигма труда»? Замесин говорит, что иерархия джун–мидл–сеньор — это «старая парадигма», и будет «совсем другая». Но какая? Как будут устроены карьерные треки? Как будут определяться грейды? .

Этика AI-решений в продукте. Если продакт принимает решения на основе AI-анализа тысяч пользовательских анкет — кто несёт ответственность за ошибку?

Что делать, если компания запрещает AI? Замесин советует «прийти к руководителю и сказать: братан, мы отстанем от конкурентов». Но что если руководитель не слышит? Что если это регулируемая отрасль?

Выгорание от AI-скорости. Замесин вскользь упоминает, что «команда два месяца не спит» и сам работает по выходным. Если новая норма — это 10x скорости при тех же (или больших) часах работы, как устойчиво это выдерживать?

Часто задаваемые вопросы

Заменит ли AI продакт-менеджера?
Нет — при условии, что продакт адаптируется. По мнению Замесина, AI заменит тех, кто не думает: процессных продактов, «Jira-менеджеров», тех, кто перекладывает задачи с места на место. Тех, кто умеет думать на уровне бизнеса, AI усиливает — в 10–30 раз.

Какие инструменты нужны продакт менеджеру для вайб-кодинга?
Claude Code и Codex — основные. Подписка Codex за $20/месяц — минимальный вход. Claude Code за $200/месяц — для серьёзной работы. Cursor Замесин считает устаревшим. Lovable и Replit — для простых задач, но их функционал сильно ограничивает возможности для продакт менеджера.

Нужно ли продакт менеджеру учиться программировать?
Нет в классическом смысле. Перелом случился в ноябре 2025: модели стали писать достаточно качественный код. Продакту нужно уметь формулировать задачи, управлять контекстом и оценивать результат — не писать код руками.

Актуален ли JTBD в эпоху AI?
Да, и становится мощнее. AI позволяет за минуты строить графы задач, сегментации, анализировать тысячи анкет — то, на что раньше уходили недели. Методология не устаревает — устаревает скорость её применения без AI.

Сколько стоит «команда агентов» для продакт менеджера?
По оценке Замесина: Codex за $20 + сервер для OpenClaw за ~2000 руб. + Claude бесплатный. Итого ~15 000 рублей — «интеллект PhD и пять сотрудников».

Стоит ли сейчас идти в профессию продакт-менеджера?
Замесин переформулирует вопрос: не «стоит ли идти в продакты», а «какие навыки мне сейчас прививать, чтобы много зарабатывать и кайфовать от деятельности». Все роли пойдут вверх. Кто раньше станет продуктом нового типа — у того преимущество.

Что будет с SaaS-рынком?
Идёт коррекция мультипликаторов (с 13x до 3–4x). Два вероятных вектора: суперперсонализация (нишевые решения для узких сегментов) и уход в сложные отрасли (медицина, производство, регулируемые рынки), которые раньше были нерентабельны на фоне SaaS-маржи.

Где найти Ваню Замесина

• курс Как делать продукт
• интенсив по вайбкодингу Boost
• платформа с AI-инструментами
• продуктовый ютуб канал
• телеграм Вани
• линкедин

Об авторах

Кира Кузьменко — рекрутер с 20-летним стажем в IT. Фаундер международного рекрутингового агентства NEWHR. Автор курса по поиску работы Hello New Job. Ведущая YouTube-шоу «Просто искать работу сложно». Личный ТГ-канал: «Рекрутинг, котики и апокалипсис». LinkedIn Kira Kuzmenko.

Ваня Замесин — автор методологий AURA и Advanced JTBD. Автор курса «Как делать продукты» (40 лекций, 10 воркшопов, 1000+ выпускников в год). Исследователь продуктовых процессов, предприниматель. И основатель сервиса подбора психотерапевтов «Мета».