Product Owner AEF Guardrails
Описание
Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Guardrails — это trust layer платформы: слой, без которого ни один агент не выходит в промышленный контур. Мы решаем задачу, которая определяет скорость всей AI-трансформации: как дать десяткам команд запускать агентов быстро, но так, чтобы каждый агент оставался предсказуемым, объяснимым и безопасным. Ищем Product Owner, который возьмёт направление в ownership: сформирует продуктовое видение и стратегию, выстроит роадмап, найдёт баланс между строгостью политик и скоростью команд и доведёт решение до промышленной эксплуатации и массового подключения.Обязанности формировать продуктовое видение и стратегию направления Guardrails: от отслеживания трендов, формирования гипотез и discovery до роадмапа и релизов; вести и приоритизировать бэклог проектировать пользовательский путь команд: как агент подключается к Guardrails, как настраивает политики, как разбирает срабатывания и меняет конфигурацию определять продуктовые метрики и следить за ними: точность и полнота срабатываний, latency, покрытие сценариев, adoption и удержание команд-пользователей проводить продуктовые исследования: интервью с командами, анализ обращений и инцидентов, изучение рынка и практик безопасности LLM запускать и анализировать эксперименты: A/B на порогах и политиках, поэтапный раскат, оценка влияния на качество агентов и на пользовательский опыт отвечать за внутренний go-to-market: онбординг команд, документация, коммуникация изменений политик, поддержка перехода на новые версии координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, ИБ и инфраструктурой готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрация прогресса, обоснование приоритетов, защита продуктовых решений Требования опыт развития платформ или агентных сред от 3х лет опыт полного продуктового цикла: discovery, формулирование гипотез, запуск, замер результата, итерации понимание agent/LLM-ландшафта: как устроены AI-агенты, где у них возникают риски и как эти риски митигируются опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery умение строить продуктовую аргументацию на данных: выбирать метрики, интерпретировать их и защищать решения перед стейкхолдерами умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобными знание принципов работы Agent Harness Условия комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа льготная ипотека для каждого сотрудника бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. корпоративная пенсионная программа отсутствие строгого дресс-кода.