Кирилл Урбан присоединился к команде портала "Рамблер"
Он возглавил новое направление, которое сфокусируется на производстве и дистрибуции контента для решения повседневных задач пользователей.
С октября 2024 года Кирилл Урбан занимает должность главного редактора тематических вертикалей портала "Рамблер" (входит в медиахолдинг Rambler&Co). На этой позиции он сосредоточится на качестве контента площадки, новом уровне взаимодействия с пользователями и разработке механик с применением ИИ. Обновленный функционал портала нацелен на помощь при принятии читателями важных жизненных и бытовых решений – от карьеры и личных финансов до развлечений и домашнего уюта.
Анна Иванова, директор департамента контента и технологий Rambler&Co, исполнительный директор портала "Рамблер": "Аудитория скоро увидит абсолютно новый LLM*-портал "Рамблер", он будет про настоящую искреннюю помощь человеку в любой жизненной ситуации — от простого запроса по новостям и текущим событиям до полезного контента на все случаи жизни. А невероятные истории всегда начинаются с невероятных людей. Для меня особенно ценно, что идеологом этой концепции, продуктологом и тем профессионалом, который будет делать качественный контент для людей, станет специалист такого уровня, как Кирилл".
Кирилл Урбан, главный редактор тематических вертикалей портала "Рамблер": "Я рад присоединиться к команде портала "Рамблер". Впереди много работы, чтобы сделать портал ещё удобнее и полезнее для наших пользователей".
Кирилл Урбан окончил Российский университет дружбы народов по направлениям "Журналистика" и "Медиаменеджмент", а также Высшую школу экономики по специальности "Менеджер цифровых продуктов". С 2001 года работал в издательском доме "Коммерсантъ": был новостным журналистом и редактором, занимался справочно-аналитическим контентом, выстраивал корреспондентскую сеть и работу с информацией зарубежных СМИ. С 2016 года управлял цифровыми площадками "Коммерсанта" одновременно как редактор и продуктовый директор.
* LLM (Large Language Model) — это большие языковые модели, нейронные лингвистические сети, обученные на огромных корпусах данных для понимания и обработки текста.
