История выпускника · Разработка ИТ-продукта

Как перейти в ИТ из другой профессии и создать мобильное приложение с ИИ

От ветеринарного врача до разработки

До ИТ Наталья работала ветеринарным врачом-ортопедом.

В какой-то момент накипело: программы, которыми приходилось пользоваться в работе, были неудобными и не решали часть реальных задач врача. Появился интерес — а как вообще устроены такие сервисы и можно ли сделать лучше самой?

Начала Наталья с JavaRush и самостоятельного изучения Java. Потом были EPAM RD Lab и программа UpSkillMe. Коммерческого опыта в разработке по-прежнему не было — инженерную базу приходилось собирать по частям: курсы, лаборатории, практика.

Постепенно выяснилось, что одного языка программирования мало. Можно научиться писать код, но если хочется создать полноценный IT-продукт, придется разбираться еще и в архитектуре, бэкенде, базах данных, инфраструктуре и десятке смежных вещей.

В онлайн-магистратуру МФТИ «Разработка ИТ-продукта» Наталья пришла уже с конкретной целью: стать фулстек-разработчиком и наконец перейти от учебных задач к проекту, за который отвечаешь целиком.

Вместо академической работы «в стол» она выбрала формат «Стартап как диплом» — с реальным B2C-продуктом, пользователями и первыми продажами.

Откуда взялась идея «ЧитКита»

Тему дипломного проекта Наталья выбирала на втором курсе. Из предложенных направлений ее зацепило детское чтение — проблема была знакома лично.

Наталья живет в Анталье. Найти там детские книги на русском языке не всегда просто, особенно если нужна конкретная классика или современная литература. Возить печатную библиотеку из России чемоданами — тоже не вариант.

Но довольно быстро стало понятно: доступ к книгам — только половина проблемы.

Родители рассказывали одно и то же: ребенку проще открыть игру, TikTok или YouTube, чем книгу. Чтение приходится постоянно напоминать, контролировать и уговаривать. В итоге оно становится обязанностью, а иногда и причиной семейных конфликтов.

Наталья решила не воевать с гаджетами. Если ребенок все равно тянется к телефону — почему бы не использовать его, чтобы вернуть интерес к книге?

Так появился «ЧитКит».

Как устроен «ЧитКит»

В основе приложения — Active Reading, или активное чтение.

Ребенок читает произведение, а после главы может продолжить взаимодействовать с историей: например, поговорить в чате с ИИ-персонажем книги. Нейросеть задает вопросы по прочитанному и помогает удерживать внимание на сюжете.

Родители при этом получают не только библиотеку русскоязычных книг, но и аналитику по чтению.

«ЧитКит» работает на Android. В библиотеке собраны произведения из общественного достояния, сами книги доступны офлайн. За ИИ-часть отвечает Gemini.

Свободно болтать с ребенком обо всем подряд модель не должна. Она работает в рамках конкретной книги и той части истории, которую пользователь уже прочитал.

И вот здесь началась настоящая R&D-работа.

Сначала проверить проблему, потом писать сложный бэкенд

До большой разработки Наталья пошла разговаривать с будущими пользователями.

Всего она провела более 40 проблемных и решенческих интервью с родителями детей 6–12 лет, директорами школ, детскими психологами и представителями EdTech.

73% родителей говорили, что их тревожит снижение интереса к книгам и конкуренция чтения с гаджетами. У многих постоянные напоминания «пора почитать» уже превратились в регулярный источник напряжения дома.

Запрос звучал довольно просто: меньше контролировать и добиться того, чтобы ребенок открывал книгу сам.

После интервью появился MVP, который отдали на закрытое тестирование.

В пилоте участвовали 15 семей и 22 ребенка. Они пользовались приложением 28 дней.

Тут уже можно было спорить не о том, «нравится ли идея». Были цифры:

• среднее время чтения выросло в 2,3 раза — до 17,4 минуты за сессию;
• D7 Retention составил 46%;
• NPS — +25;
• 72% родителей после пилота сказали, что ребенок начал читать с реальным интересом.

Что приходится делать, когда весь стартап — на тебе

«ЧитКит» Наталья собирала одна. Мобильное приложение написала на Flutter, бэкенд — на Go и Python. Настроила инфраструктуру в Yandex Cloud, базы данных и RAG-пайплайн.

Параллельно пришлось разбираться с тем, что на первых курсах программирования обычно вообще не обсуждают: тарифами, платежами, обработкой персональных данных, товарным знаком, юридическими и коммерческими вопросами.

Часть областей осваивалась уже по ходу работы:

• машинное обучение;
• проектирование баз данных;
• мобильная разработка;
• юридическая сторона цифрового продукта;
• коммерческая модель.

В такой работе сложно сначала «подготовиться», а потом начать. Обычно наоборот: появляется задача — и под нее срочно добираешь недостающие знания.

Когда ИИ начинает спойлерить книгу

Первые тесты быстро показали слабые места первоначальной архитектуры.

Сначала в приложении использовался one-shot prompting. На практике этого оказалось мало.

ИИ мог задавать ребенку вопросы уровня «Кто куда пошел?», выходить за пределы прочитанной главы, раскрывать события наперед или просто придумывать то, чего в книге не было.

Пришлось пересобирать ИИ-ядро.

В архитектуре появились строгая векторная изоляция, Chain-of-Thought-пайплайн и LLM-арбитр — отдельная модель, которая проверяет ответ другой нейросети.

После доработки вопросы стали строиться с опорой на таксономию Блума, а уровень галлюцинаций удалось снизить до 0,1%.

ИИ перестал убегать из контекста книги и портить ребенку сюжет.

Почему 15 секунд — слишком долго

Еще одна проблема всплыла уже при тестировании интерфейса.

Прямой запрос к языковой модели мог занимать от 3 до 15 секунд. В детском приложении этого достаточно, чтобы пользователь просто потерял интерес и закрыл экран.

Систему доставки контента пришлось менять.

Наталья добавила асинхронные очереди Redis Streams и Server-Sent Events. После этого TTFB улучшился на 98,8%.

Технически модель и раньше могла дать правильный ответ. Но какая разница, если ребенок его не дождался.

Почему BookAlive стал «ЧитКитом»

На этапе подготовки к запуску проблемы возникли уже не с кодом.

Первое название проекта — BookAlive — оказалось конфликтным с точки зрения товарных знаков. Пришлось быстро искать новое имя и переделывать бренд.

Так появился «ЧитКит».

Под новым названием Наталья подала заявку на регистрацию товарного знака в Роспатенте.

Это одна из тех задач, о которых легко вообще не думать, пока делаешь учебный проект. В реальном стартапе они возникают параллельно с разработкой — и ждать, пока закончится «техническая часть», не будут.

44 платные подписки еще до защиты

К моменту защиты «ЧитКит» уже перестал быть учебным прототипом.

Приложение вышло в RuStore. Внутри работают библиотека, квизы, ИИ-чат с персонажами и аналитика для родителей.

Коммерческая часть тоже была готова: ЮKassa, автоматическая выдача чеков и платная подписка.

Еще до защиты диплома у приложения появились 44 платных подписчика.

Для Натальи это был самый понятный ответ на вопрос, нужен ли кому-то продукт: люди не просто соглашались его протестировать — они были готовы платить.

Что дала магистратура

В работе над «ЧитКитом» пригодились не только отдельные технологии.

Наталья говорит, что Физтех приучил ее меньше доверять ощущению «кажется, теперь работает лучше» и чаще проверять решения цифрами.

Например, после изменения архитектуры можно не спорить о том, стало ли приложение быстрее, а сравнить TTFB до и после внедрения Redis Streams и SSE.

Инженерная база по машинному обучению понадобилась при построении RAG-архитектуры и работе с галлюцинациями LLM.

Научным руководителем проекта стал Игорь Евгеньевич Асонов, руководитель Центра аналитики НИУ ВШЭ. Его продуктовая и аналитическая экспертиза дополнила техническую часть — в том числе при расчете юнит-экономики и подготовке продукта к рынку.

Диплом в итоге превратился не в работу «для защиты», а в настоящий сервис, где каждое решение сразу сталкивалось с реальностью.

Что дальше

После защиты разработка не остановилась.

Сейчас «ЧитКитом» пользуются более 100 человек. Первые пользователи пришли практически без рекламы — через рекомендации и сарафанное радио.

Дальше Наталья хочет добавить on-device TTS/STT, чтобы ребенок мог не только переписываться с персонажем, но и разговаривать с ним голосом. Для младших школьников это особенно удобно: печатать длинные сообщения им пока сложнее, чем говорить.

Еще один сценарий — школы. В планах запустить пилот, где учителя смогут использовать элементы геймификации для внеклассного чтения и смотреть аналитику в отдельном кабинете.

Есть и переговоры с издательствами. После знакомства с представителем одного из них на акселераторе «Физтех.Идея» стороны начали обсуждать B2B-лицензирование инфраструктуры и перевод новых произведений в интерактивный RAG-формат.

На 2027–2028 годы запланированы англоязычная версия «ЧитКита» и локализация для стран СНГ и семей экспатов-билингвов.

Что Наталья советует тем, кто делает первый продукт

Не начинайте с месяцев разработки

Чтобы проверить идею, необязательно сначала писать код.

Иногда достаточно собрать несколько экранов в Figma и показать их людям, для которых вы собираетесь делать продукт.

Что они пытаются решить? Что им здесь действительно нужно? За что они готовы платить?

Наталья советует поговорить с 30–40 потенциальными клиентами еще до полноценной разработки.

Переделать макет дешево. Переделать несколько месяцев написанного кода — уже нет.

Выгружайте задачи из головы

Когда ты один отвечаешь за код, продукт, аналитику, платежи, документы и юридические вопросы, список задач очень быстро становится пугающим.

Наталья записывала в цифровой трекер буквально все — даже мелочи.

Это помогало не только ничего не забыть. Когда казалось, что работа никогда не закончится, можно было открыть список выполненного и увидеть: вообще-то сделано уже очень много.

Не ждите, пока почувствуете себя готовым

Это чувство Наталье знакомо с самого начала перехода в ИТ.

Сначала кажется, что нужно пройти еще один курс. Потом выучить еще одну технологию. Потом разобраться еще вот с этим — и только тогда начинать.

С «ЧитКитом» такая схема быстро перестала работать.

Сегодня нужно настроить базу данных, завтра — разобраться с Роскомнадзором, послезавтра — подключить платежи или оформить товарный знак.

Узнать все заранее невозможно.

Наталья сравнивает развитие стартапа с дорогой в тумане: ты не видишь весь путь до горизонта — только ближайшие метров 50. Но чтобы ехать дальше, этого достаточно.

Главное — понимать, что перед тобой реальный пользователь с реальной проблемой. Остальному можно доучиться по дороге.

От учебы к своему продукту

Наталья долго училась самостоятельно и постоянно сталкивалась с ощущением, что знает еще недостаточно. Магистратура стала для нее точкой, где нужно было перестать готовиться и начать делать — с реальным продуктом, пользователями, ошибками и первыми продажами. Такой ответ на синдром самозванца.