О продукте
Наше решение предоставляет ИИ-агентам контекст, сформированный на основе данных из внутренних корпоративных систем. Технологический стек построен на графе знаний, векторном и полнотекстовом поиске с использованием LLM-обогащения извлекаемых данных.
Обязанности
•Стратегическое планирование: формирование продуктового видения и дорожной карты (Roadmap) развития решения на горизонте 1–2 лет.
•Внедрение и интеграция: обеспечение бесшовной интеграции с внутренними потребителями (AI-агенты в разработке ПО, инструменты Spec Driven Development, AI-ассистент разработчика).
•Метрики и лояльность: привлечение и удержание пользователей, системная работа над повышением показателей CSI и CSAT.
•Экономика продукта: контроль стоимости инференса, развитие метрик качества извлечения данных (retrieval) и проведение экспериментов, доказывающих бизнес-эффект от использования контекста.
•Governance (модель управления): проектирование и внедрение модели управления контекстом в организации (определение уровней доступа, зон ответственности и регламентов разрешения конфликтов).
Требования
•Опыт в Product Management: от 5 лет в роли продакт-менеджера. Обязателен опыт работы с платформенными или инфраструктурными решениями (Developer Platforms, Data/ML Platforms, корпоративный поиск).
•Успешный адопшн: подтвержденный кейс вывода платформы на внутренний рынок в условиях необязательного (добровольного) внедрения пользователями.
•Построение операционных моделей: опыт создания операционных моделей «с нуля» (распределение ролей, зон ответственности и регламентов взаимодействия между подразделениями).
•Экспертиза в LLM & Retrieval: практический опыт создания LLM-приложений. Понимание физики контекстного окна модели, особенностей его роста, разницы и синергии графового и векторного поиска, а также принципов работы протокола MCP.
•Готовность аргументированно дискутировать с инженерами на одном языке.
•Работа с качеством данных: опыт управления продуктами, где качество поиска и извлечения информации является ключевой ценностью.
•Умение проектировать метрики оценки retrieval и проводить эксперименты в условиях высокой неопределенности.
•Стейкхолдер-менеджмент: опыт эффективных коммуникаций и защиты решений на уровне топ-менеджмента (C-level, вице-президенты), а также взаимодействия с регуляторными и смежными функциями.
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Тульская
•Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
