Продуктовый менеджер

•          Участвовать в формировании стратегии развития ML-продуктов, формировать Product Vision и roadmap продуктов ML для B2B рынка;

•          Проводить исследования, выдвигать и проверять гипотезы по улучшению качественных и количественных показателей ML продуктов (на основе анализа данных и сustdev интервью);

•          Управлять жизненным циклом продукта ML и клиента;

•          Отвечать за продуктовые метрики эффективного решения задачи клиента (MAU, time-to-value, retention);

•          Отвечать за организацию и развитие продуктовой команды, управлять бэк-логом развития продукта (срок-качество-бюджет);

•          Мониторить показатели продукта, формировать отчетность, анализировать статистику/метрики и корректировать планы на их основе.

•          Отвечать за финансовые показатели по продукту, в том числе достижение плановых финансовых результатов и оптимизацию затрат (Capex, Opex) продукта;

- квалификация продуктовая

1)         Roadmap и стратегии развития продукта. Создание и реализация конкурентных преимуществ

2)         Управление жизненным циклом продукта

3)         Аналитика, тестирование, проверка гипотез. Метрики продукта (анализ, внедрение, инициация и реализация изменений)

4)         Исследования рынка.

5)         Понимание основ UI/UX. Управление пользовательским опытом

6)         Управление финансовыми показателями продукта (выручка, NPV, ROI, P&L )

7)         Монетизация продукта

- квалификация отраслевая (AI/ML)

1)         Понимание основных подходов и принципов построения ИТ систем, включая системы хранения, высокопроизводительные вычислительные системы, конвейеры обработки данных (пайплайны), виртуализация и облачные сервисы

2)         Знание и применение гибкой методологии разработки (Scrum)

3)         Знание и применение CI/CD подходов (DevOps и/или ML Ops)

4)         Понимание основных принципов и технологий ML

·       Обязательно знание основных алгоритмов Machine Learning (обучение с учителем, обучение без учителя, трансформеры)

·       Опыт работы с фреймворками и библиотеками из перечня LightAutoML, ScikitLearn, TensorFlow, Torch, Keras, CatBoost, LGBM, Pandas, создания CNN и GAN нейронных сетей – является преимуществом.

5)         Опыт разработки и запуска в производство моделей машинного обучения - обязательно

6)         Знание аналитических методов, алгоритмов, статистики и теории вероятности – является преимуществом

- софт-скилл и менеджерские компетенции

1)         Управление продуктовой командой (аналитики, архитекторы, дизайнеры, команда разработки)

2)         Работа со стейк-холдерами

3)         Мотивация на успех продукта

4)         Эффективные коммуникации - внешние, внутрикорпоративные и внутрикомандные

5)         Подтвержденный опыт вывода продуктов на рынок - обязательно

Что мы предлагаем:

- Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ

- Конкурентный уровень дохода (оклад + годовой бонус)

- ДМС со стоматологией и возможностью подключения к программе своих детей и родственников

- Прозрачную систему мотивации, которая позволяет влиять на уровень дохода;

- Работу в команде профессионалов

- Участие в создании инновационных продуктов

- Гибкое начало рабочего дня, пятница - сокращённый рабочий день

- Возможность работать удаленно

- Офис в центре Москвы

- Корпоративную мобильную связь

- Льготную программу ипотечного и потребительского кредитования

Ещё у нас:

- Возможность вертикального и горизонтального роста

- Бонусные программы от компаний партнёров

- Возможность получения бонуса за закрытие вакансии по вашей рекомендации

- Материальная помощь при рождении детей и др. семейных обстоятельствах

- Обучение в Корпоративном университете

- Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя

- Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити, клубы по интересам (настолки, интеллектуальные игры)