27-летний Темирлан Мырзахметов родом из Темиртау. Парень окончил один из ведущих технических университетов Южной Кореи KAIST, а затем вместе с друзьями основал Laminar AI – сервис для разработчиков ИИ-агентов. Стартап прошел в американский акселератор Y Combinator и позже получил $3 млн инвестиций. А Темирлан вернулся в Казахстан, стал CTO образовательной платформы Smartestprep, а сейчас работает в американской компании Vera Health, которая создает AI-инструмент для врачей.
Специально для Digital Business Темирлан рассказал, как строил глобальный продукт вместе с друзьями из университета, чему научился в YC и почему в итоге решил выйти из собственного стартапа.
«Непонятно, что происходит внутри сложных AI-систем»
– Учился в НИШ в Караганде, затем в южнокорейском университете KAIST по специальности «Computer Science». После вуза начал строить карьеру в Южной Корее. Подал заявку на позицию программиста в международную финтех-компанию Presto Labs. Прошел 6 интервью по полтора часа. В итоге меня взяли, проработал там почти 3 года.
Позже захотелось попробовать создать собственное ИТ-решение. Вместе с друзьями из KAIST – Робертом Кимом и Динмухамедом Майлибаем – увидели проблему: разработчикам часто непонятно, что происходит внутри сложных AI-систем. Попросту не хватало инструментов, чтобы отслеживать работу ИИ-агентов, находить сбои и понимать, как правки в промптах влияют на результат. Придумали, как решить эту проблему и запустили Laminar AI.
Сооснователи Laminar AI
Сервис помогает записывать и анализировать поведение моделей и ИИ-агентов, а также видеть, как изменения в промптах влияют на результат. Это особенно важно для сложных задач, которые агент выполняет в несколько этапов. Например, пользователь просит ИИ-помощника изучить рынок, проанализировать конкурентов и предложить три направления развития на ближайшие 10 лет. Laminar AI позволяет проследить весь этот путь шаг за шагом и понять, на каком этапе система могла ошибиться.
«Это не был крупный экзит, но я получил приличную финансовую компенсацию»
– Когда начинали делать Laminar AI, Роберт и Динмухамед находились в Лондоне, а я – в Астане, поэтому какое-то время работали над стартапом удаленно. За несколько месяцев собрали первую версию продукта и решили податься в Y Combinator. После отбора переехали в США на время программы.
В YС давали тестировать наш сервис компаниям, которые проходили акселерацию вместе с нами. Это помогло понять, какие части инструмента нужно убрать, а какие, наоборот, развивать дальше. Осознали, что с пользователями нужно взаимодействовать гораздо теснее, чем думали. Важно постоянно собирать обратную связь и быстро вносить изменения в платформу. Это сработало – проект довольно быстро заинтересовал более 3 тыс. разработчиков. Привлечь внимание помогли большие охваты в соцсетях: о нас писали, например, глава Y Combinator Гарри Тан и сооснователь акселератора Пол Грэм.
Еще один важный опыт – работа с потенциальными инвесторами. Мы научились четко объяснять, какую проблему решает продукт. Поняли, что нужно проявлять терпение и оставаться на связи, даже если не удалось привлечь инвестиции с первого раза.
В какой-то момент уже выстроили прочную инженерную основу продукта, а дальше наши пути разошлись – для стартапов обычная история. Детали не могу раскрывать из-за договоренностей сторон. Это не был крупный экзит, но я получил приличную финансовую компенсацию и вернулся в Казахстан – почти сразу после окончания программы в YC. Сейчас Роберт и Динмухамед продолжают развивать Laminar AI, который в этом году привлек $3 млн.
«Один из наших учеников набрал 1600 из 1600 на SAT»
– В казахстанский образовательный стартап Smartestprep попал по рекомендации. Кофаундеры проекта Лаура Вайгорова и Мейрам Жардаев провели со мной несколько интервью и предложили позицию технического директора.
Smartestprep – образовательная платформа, которая помогает школьникам готовиться к международным экзаменам и поступлению в университеты. Моей задачей было развивать продукт, добавлять в него новые AI-функции и отвечать за работу технической команды.
С командой Smartestprep
Одно из решений – AI-тренажер для подготовки к SAT. Он на основе взаимодействия с учеником определяет, в каких темах у него есть пробелы в знаниях. Со временем задания адаптируются под уровень обучающегося и помогают точечно улучшать знания по конкретным темам. При этом благодаря большому банку тестов студент постоянно сталкивается с новыми вопросами, даже если тема повторяется. Это помогает не запоминать готовые решения, а применять знания к разным типам задач.
C cооснователями Smartestprep
Также была разработана система AI-оценки письменной и устной речи для IELTS и ИИ-помощники для других экзаменов. Платформой пользовались ученики, которые добивались высоких результатов на международных экзаменах. Например, Жанабек Садык набрал 1600 из 1600 на SAT. Многие выпускники поступили в Назарбаев Университет и другие престижные университеты по всему миру.
Также с командой запустил новую CRM-систему, которая помогла сократить число возвратов средств, сделать основные показатели прозрачнее и снизить операционную нагрузку на менеджмент.
«Врач не может оперативно проверить десятки исследований, а решение нужно принимать здесь и сейчас»
– В Smartestprep проработал 1,5 года, после чего решил двигаться дальше. Сейчас удаленно сотрудничаю с Vera Health из Астаны. Разница во времени работе не мешает: мы договорились проводить важные звонки утром по тихоокеанскому времени. Когда в Сан-Франциско 10 утра, у меня 10 вечера. Это последний созвон за день, после которого иду спать.
С командой Vera Health познакомился в YC: проходили программу в одно время, много общались, обменивались опытом и видели, как каждый строит продукт. Позже, когда у команды возникла потребность в сильном инженере, снова связались и обсудили возможность поработать вместе.
Vera Health строит AI-инструмент для врачей, который помогает получать ответы на клинические вопросы, сформированные на основе надежных медицинских источников. Стартап уже привлек более $3 млн инвестиций. Среди инвесторов – Y Combinator и Gradient Ventures (его поддерживает Google).
Проблема в том, что медицинской информации стало слишком много: исследования, лекарственные справочники, разные подходы в разных странах и специальностях. Врач не всегда может оперативно проверить десятки исследований и справочников, хотя решение часто нужно принимать здесь и сейчас. Vera Health помогает ускорить процесс: доктор задает вопрос и получает понятный ответ, основанный на надежных научных источниках.
При этом Vera не заменяет специалиста. Это скорее «умный слой» между медиками и огромным объемом знаний, который помогает быстрее находить релевантную информацию и принимать более обоснованные решения.
Отвечаю за проектирование AI-архитектуры: как система принимает вопрос доктора, ищет нужную информацию и формирует ответ. Также занимаюсь тем, чтобы платформа выдерживала рост нагрузки и чтобы новые функции можно было быстро добавлять без потери стабильности и безопасности.
«Заработал хорошие деньги и смог создать подушку безопасности»
– Финансово чувствую себя уверенно. Выход из Laminar AI позволил заработать хорошие деньги и создать подушку безопасности. Теперь могу выбирать место работы не только по зарплате, а по масштабу, команде и потенциалу. Нравится, что есть возможность заниматься проектами, которые могут вырасти во что-то большое.
Планирую и дальше развиваться в создании AI-продуктов. Цель — углублять свои знания и навыки в ведении технической части продукта от идеи до запуска и масштабирования, одновременно понимая его бизнес-модель. Мне не так важно, где это делать — в большой корпорации или собственном стартапе.
С министром искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан Жасланом Мадиевым
Фаундерам из Казахстана и соседних стран советую верить в себя и не бояться мечтать о чем-то большем. Опыт Laminar AI показывает, что стартап с центральноазиатскими корнями может выйти на глобальный рынок. Надеюсь, скоро другие ребята добьются еще более заметных результатов.
