Мы в _Управлении по работе с данными ИИ_ обеспечиваем полный цикл работы с данными для продуктовых команд и предоставляем аналитические инструменты и сервисы по работе с данными. Наша задача – создать платформу, которая предоставляет данные специализированных доменов по запросу, а также инструменты по работе с ними.* Формирование продуктовой стратегии платформы сбора и обогащения данных для задач дообучения фундаментальных ИИ моделей
* Сбор и приоритезация требований от клиентов (data scientists, ML engineers, платформенные команды), формирование продуктовых инициатив
* Управление бэклогом продукта: декомпозиция задач, формализация требований, постановка целей и критериев успеха
* Мониторинг качества данных, внедрение метрик и процессов контроля качества, организация процесса проведения регулярных eval'ов
* Анализ рынка решений в области SOTA моделей, синтетических данных и подготовки данных для обучения фундаментальных моделей
* Проведение демо, презентаций и материалов для внутренних и внешних стейкхолдеров**Продуктовый стек:**
* Опыт работы в роли Product Owner или Product Manager от 2+ лет в ML‑ или AI‑продуктах, желательно с фокусом на data/ML‑платформы или модели
* Уверенные навыки управления бэклогом: планирование и приоритизация задач в рамках Agile/Scrum, работа в Jira или сопоставимых системах
* Практический опыт работы с продуктовыми метриками, построения дерева метрик
* Способность извлекать инсайты из данных (продуктовая аналитика, эксперименты) и формулировать на их основе продуктовые гипотезы
* Сильные коммуникационные навыки и опыт взаимодействия с инженерными, ML‑ командами.
* Плюсом будет опыт работы с BI‑инструментами и платформами аналитики (например, Metabase, Apache Superset)
**Технический стек:**
* Понимание архитектуры data-платформ (в том числе ETL/ELT, data lakes/warehouses)
* Практический опыт обучения и дообучения моделей: классические ML‑модели, глубокие нейросети и/или LLM, включая работу с пайплайнами подготовки данных, мониторинга и переобучения
* Понимание особенностей дообучения фундаментальных моделей (LLM/vision/мультимодальных): работа с инструктивными датасетами, синтетическими данными
* Опыт работы с современными SOTA‑моделями и фреймворками: использование готовых foundation‑моделей, их адаптация под прикладные задачи
* Опыт работы с API-продуктами и/или продуктами, работающими по модели Data as a Service* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* система обучения для профессионального и карьерного развития
* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
* льготная программа ипотеки для сотрудников
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.