Product Manager в ML/NLP
Описание
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. Мы предлагаем: 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.