← К каталогу
СБ

СБЕР

Technical Product Owner

ОфисУровень не указанМосква, Россия16 ч назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

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.

Обязанности

  • Формирование продуктовой стратегии платформы сбора и обогащения данных для задач дообучения фундаментальных ИИ моделей
  • Сбор и приоритизация 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

Требования

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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6