Сбер

Product Owner на DS проекты управления модельным риском

Коротко

Product Owner на платформенный продукт AIRiskOps — систему мониторинга и контроля AI-агентов Банка в режиме near real-time. Роль требует опыта продуктового управления IT/Data/ML-продуктами, понимания архитектуры AI-агентов и жизненного цикла ML-моделей, а также готовности работать в условиях высокой неопределённости и R&D без готовых рыночных аналогов. Гибридный формат работы в Москве, полная занятость.

О продукте
Мы создаём AIRiskOps — технологию безопасного использования AI-агентов в Банке. Это кросс командная инициатива, в которой учавствуют Риски, Безопасность. Продукт представляет собой платформенное решение, работающее в режиме near real-time мониторинга всех агентов Банка: от контроля вызовов агентов, скиллов до выявления аномалий, оценки качества их работы и предотвращения их нежелательных действий. Это направление находится на переднем крае индустрии — готовых аналогов на рынке практически нет.
Обязанности
•Стратегия и развитие: Формировать видение и дорожную карту (Roadmap) продукта, опираясь на бизнес-приоритеты, регуляторные требования и лучшие практики рынка (AI Safety, AI Governance, observability).
•Управление бэклогом и проектирование: Вести бэклог продукта: разрабатывать пользовательские пути (CJM), описывать сложные технические сценарии использования и декомпозировать задачи на понятные пользовательские истории и технические требования.
•Внедрение и R&D: Валидировать гипотезы через MVP-подход и последовательно переводить исследовательские идеи в работающие функции, обеспечивая высокое удобство (Developer Experience) для внутренних команд-разработчиков.
•Оценка эффективности: Определять ключевые метрики успеха продукта и отслеживать их достижение, оценивая реальную пользу, качество внедрения и снижение рисков.
Требования
Продуктовый менеджмент
•Уверенный опыт в роли Product Owner / Product Manager на IT- или Data/ML-продуктах.
•Навыки построения пользовательских путей (CJM / User Journeys) и описания сложных технических сценариев использования.
•Умение работать с бэклогом: сбор требований, декомпозиция, приоритизация (RICE, WSJF или аналоги), написание понятных пользовательских историй.
•Опыт развития платформенных продуктов и понимание мышления внутренних пользователей-разработчиков (platform engineering mindset).
AI и машинное обучение
•Понимание ландшафта машинного обучения: классический ML, LLM, AI-агенты — их возможности, ограничения и типичные сценарии применения.
•Понимание жизненного цикла ML-модели от сбора данных до продакшн-мониторинга.
•Понимание архитектуры AI-агентов.
•Опыт проектирования и практического применения скиллов — инструментов и функций, которые агент вызывает для выполнения задач.
Будет вашим преимуществом
•Технический бэкграунд — например, вы начинали как Data Scientist, ML-Engineer или Data Engineer, а затем перешли в управление продуктом.
•Опыт работы в Банке, Финтехе или крупном Enterprise с пониманием специфики работы с данными, комплаенса и требований регуляторов.
•Знакомство с концепциями observability и потоковой обработки данных (NRT-пайплайны, стриминг событий), поскольку продукт работает в режиме мониторинга в реальном времени.
Личные качества
•Готовность к высокой неопределённости: вы умеете работать в условиях R&D, где нет готовых рыночных аналогов, и способны превращать гипотезы в работающие продукты.
•Системное мышление: умение видеть картину целиком — от бизнес-ценности для Банка до архитектуры агентного пайплайна.
•Коммуникация: способность говорить на одном языке и с бизнес-заказчиками, и с узкими техническими специалистами (Data Science, DevOps, InfoSec).
•Самостоятельность: умение принимать решения в условиях неполной информации, проактивно двигать продукт и нести ответственность за результат.
Условия
•Прозрачное вознаграждение: Официальное трудоустройство, конкурентная заработная плата.
•Забота о здоровье: Полис ДМС с первого дня работы.
•Финансовая поддержка: Льготные условия по ипотечному кредитованию для сотрудников.
•Непрерывное развитие: Доступ к программам СберУниверситета, внешним образовательным платформам и сотням внутренних курсов для профессионального и личного роста.
•Гибкость и комфорт: Гибридный формат работы. Для тех, кто предпочитает офис, доступны современные пространства с эргономичными рабочими местами, зонами для тишины, коллаборации и отдыха.
•Сильное окружение: Возможность работать бок о бок с одними из лучших инженеров, дата-сайентистов и продуктовых специалистов на рынке.
•Спорт и well-being: Участие в корпоративных спортивных программах для поддержания баланса, энергии и здорового образа жизни.

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