Product Manager в ML/NLP

Ищем специалиста, который будет отвечать за развитие цифрового сервиса: от анализа рынка и пользовательских потребностей до формирования продуктовой стратегии, постановки задач ML/IT-команде и контроля реализации.

Чем предстоит заниматься:

• Формировать и развивать продуктовую стратегию и дорожную карту.
• Анализировать рынок, конкурентов и тренды, находить новые направления развития.
• Проводить качественные и количественные исследования, формировать профиль пользователя и персоны.
• Прорабатывать пользовательские сценарии, CJM, user-flow и декомпозицию функциональности.
• Формировать и приоритизировать продуктовый backlog, использовать фреймворки ICE, RICE и аналоги.
• Формировать гипотезы, проектировать эксперименты и оценивать результаты A/B-тестов.
• Определять продуктовые и бизнес-метрики, строить дерево метрик.
• Разрабатывать модели монетизации, рассчитывать юнит-экономику и прогнозный GMV.
• Готовить технические задания и ставить задачи командам разработки и ML.
• Декомпозировать User Story на эпики, фичи и задачи.
• Прорабатывать интеграции сервиса с другими системами и согласовывать параметры взаимодействия.
• Контролировать соответствие реализованной функциональности требованиям.
• Анализировать отклонения продуктовых метрик и участвовать в разработке мероприятий для достижения целевых значений.
• Презентовать и защищать продуктовые решения перед ключевыми заказчиками.
• Управлять ожиданиями заказчиков и взаимодействовать со смежными командами.

Что важно:

• Профильное высшее образование: информатика, математика, математика + информатика.
• От 3 лет опыта в Product Management / Project Management в IT.
• Сильные аналитические навыки и умение работать с данными.
• Понимание продуктовой и проектной методологии.
• Навыки работы с SQL и BI-системами на базовом уровне.
• Опыт работы с Figma, Miro или аналогичными инструментами.
• Понимание принципов приоритизации и управления продуктовым backlog.
• Английский на уровне чтения технической документации и спецификаций.

Технический кругозор:

• Базовое понимание ML/NLP: интенты, модели классификации, векторные базы, RAG.
• Понимание основных интеграций: API, Kafka, RabbitMQ.
• Знание форматов данных: JSON, XML.
• Базовое понимание систем хранения и обработки данных: базы данных, потоковая обработка, витрины данных.
• Понимание метрик качества ML-моделей: Precision, Recall, F1, MAE, Gini, а также продуктовых и бизнес-метрик.

Будет плюсом:

• Опыт работы с ML-продуктами или AI-сервисами.
• Опыт взаимодействия с ML/DS и IT-командами.
• Опыт проведения продуктовых исследований и экспериментов.
• Понимание банковских продуктов и процессов.

• Стабильную заработную плату;
• Удаленный формат работы;
• Возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков;
• Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление;
• Минимум бюрократии и быстрые решения;
• Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба;
• Профессиональный рост вместе с развитием платформы.