Сбер

менеджер продукта персонализированных рекомендаций

Коротко

Роль менеджера продукта в команде, повышающей качество персонализированных рекомендаций для корпоративных клиентов Сбера: анализ дефектов ответов агентов, постановка экспериментов с промптами и метриками, взаимодействие с Python-разработчиками и промт-инженерами. Требуется сильная экспертиза в анализе данных и бизнес-анализе, опыт работы с Python (Jupyter, pandas, numpy, scipy, scikit-learn), понимание LLM-инструментов (function calling, RAG, LangChain/LangGraph, GigaChat SDK) и реализованные кейсы улучшения качества агентов. Работа в офисе в Москве, полная занятость.

Описание
Команда повышает качество персонализированных рекомендаций по развитию бизнеса корпоративных клиентов.
Задачи
•Выявлять дефекты ответов агентов, группировать их по причинам и формировать гипотезы улучшений
•Определять формат межагентных сообщений и правила выбора расчётов в модели, через инструмент или в Python
•Описывать критерии хорошего ответа для разных зон внимания и отраслей, формулировать критерии приёмки
•Планировать и проводить эксперименты с промптами, параметрами и инструментами
•Фиксировать влияние экспериментов на качество, стоимость и задержку
•Ставить задачи Python-разработчикам и промт-инженерам, проверять результаты и готовить решения к внедрению
Требования
•Сильная экспертиза в анализе данных: формулирование гипотез, выбор метрик, построение и проверка расчётов, сопоставление периодов и баз сравнения, фиксация выводов и ограничений
•Профессиональное понимание бизнес-анализа: финансов компании, маржинальности, структуры затрат, драйверов P&L, экономики продукта или услуги, ценообразования, цепочки создания стоимости и каналов продаж
•Умение связывать управленческие решения с доходами и затратами
•Наличие реализованных рабочих кейсов агента, валидатора или прототипа с измеримым приростом качества и наглядным сравнением «до и после»
•Навыки работы с Python и анализа данных
•Знание Jupyter, pandas, numpy, scipy, базовых методов scikit-learn и средств визуализации matplotlib/plotly
•Понимание промптов, контекста, строгих JSON-схем и function calling
•Понимание параметров инференса temperature и top_p и их влияния на поведение
•Знание экосистемы агентов: GigaChat SDK, LangGraph, GigaChain, LangChain, LlamaIndex
•Умение пользоваться RAG, GraphRAG, KAG, MCP и вызывать инструменты через function calling
Условия
•Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими
•Корпоративная пенсионная программа
•Дисконт по ипотечному кредиту: 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте