# Старший менеджер по продукту – Интеллектуальные системы
Мы — Osome — международный финтех-стартап, который упрощает жизнь предпринимателям. Мы помогаем тысячам бизнесов избавиться от административных задач, бухгалтерии и ведения учета в их повседневной работе, чтобы они могли уделять больше времени тому, что для них действительно важно. Мы разработали уникальное решение, которое сочетает SaaS с подходом с участием человека, чтобы предоставлять полноценные услуги в режиме реального времени.
Мы переживаем быстрый рост как клиентской базы, так и команды, которая сейчас насчитывает около 500 человек в наших офисах по всему миру. По мере масштабирования мы ищем больше талантливых специалистов, которые хотят действительно влиять на дело, решая сложные задачи.
Что ожидать
Команда Intelligence строит AI-возможности, которые ни одна отдельная команда Osome не должна нести в одиночку, и помогает всем остальным командам качественно внедрять AI. Она работает в трёх режимах. Она владеет сквозными возможностями. Она помогает продуктовым командам, работая в паре с их инженерами, чтобы передать паттерны и чтобы команда могла затем самостоятельно ими управлять. Она инкубирует только в исключительных случаях: строит внутри области другой команды, когда у той нет ресурсов, всегда с письменным планом передачи обратно.
Это практическая роль менеджера продукта. Вы будете находить проблемы, общаясь с конечными пользователями, анализировать данные в BigQuery и Postgres для приоритизации, создавать дешёвые прототипы перед тем, как задействовать инженерные ресурсы, и самостоятельно выпускать небольшие исправления. Вы также будете основным связующим звеном команды с операционным отделом.
Вкратце
•Вы будете отвечать за: помощников клиентов и агентов (например, Мария — наш бот для клиентов, и рабочие процессы, которые он запускает), интеллектуальную обработку документов и бухгалтерии (например, распознавание документов, AI-проверка счетов, наш XBRL-агент), а также общую AI-платформу (оценка и безопасность, память, Osome MCP и выбор моделей).
•Вы будете работать с: пятью инженерами, а также с общими дизайнерами и аналитиком. Продуктовые команды Osome и наши операционные команды — ваши клиенты.
•Задача: AI распространяется по нашим командам быстрее, чем появляются общие стандарты. Ваша задача — остановить каждую команду от изобретения заново оценки, безопасности и памяти, при этом наши основные AI-продукты продолжают улучшаться из квартала в квартал.
Что вы будете делать
•Отвечать за дорожную карту Intelligence, OKR и доставку, с двумя-тремя крупными ставками каждый квартал. Вы принимаете решения по приоритетам, отвечаете за бизнес-результат бэклога и пишете заметки к релизам при выпуске новых функций.
•Устанавливать стандарты оценки AI по всему Osome: наборы данных для оценки, пороги уверенности, выборки для проверки человеком и контрольные точки go/no-go.
•Совместно с командой безопасности устанавливать стандарты безопасности и обработки данных для AI по всему Osome: правила эскалации, проверки перед действиями агентов, поведение при ошибках (fail-open vs fail-closed), конфиденциальность и хранение данных, изоляция данных клиентов и управление поставщиками (например, соглашения о нулевом хранении данных).
•Определять метрики успеха для каждого AI-продукта до его выпуска, а затем самостоятельно отслеживать данные после запуска, чтобы понять, работает ли он. Давать задания аналитику и проверять результаты. Использовать эти данные для принятия решений по моделям и поставщикам, например, сравнивать новую модель с нашей собственной разметкой документов перед переключением.
•Делить эпики на понятные истории и задачи, которые инженеры могут взять без встреч. Работать в паре с инженерами продуктовых команд для создания AI-функций и определять, что значит «успешно передано».
•Быть связующим звеном команды с операционным отделом: проводить обучение и сбор обратной связи, собирать базовые данные и стимулировать внедрение, пока AI-версия не превзойдёт ручной процесс.
•Вести небольшой исследовательский трек: тестировать новые техники и подходы (например, retrieval, память или паттерны агентов) на наших задачах и оформлять рекомендации, что стоит внедрять, а что — нет.
•Представлять приоритеты команды перед старшими заинтересованными сторонами.
•По мере роста команды наставлять других менеджеров продукта и помогать в их управлении.
Кто вы
Оценивается по нашей системе компетенций менеджера продукта. Для уровня Senior PM это означает:
•Стратегическое влияние: вы можете определить и реализовать стратегию на 12 месяцев и более для платформенной команды, чьими клиентами являются другие команды, связанной с целью компании, например, валовой маржей.
•Владение областью: вы отвечаете за OKR, дорожную карту и бизнес-результат сложной, неоднозначной, кросс-функциональной области. Вы глубоко понимаете прикладные LLM/ML-продукты (оценка, retrieval, память, безопасность агентов) и можете стать экспертом в нашей области бухгалтерии и операций в течение двух кварталов.
•Сотрудничество: вы обеспечиваете высокое принятие новых инструментов операционными командами, включая необходимые процессы. Вы умеете выстраивать консенсус среди старших руководителей с конфликтующими целями и можете сказать «нет», при этом оставляя заинтересованного лица услышанным.
•Решение проблем: вы умеете картировать неоднозначные системные проблемы и знаете, когда правильным инструментом является правило, классификатор или LLM.
•Исполнение: вы надежно запускаете сложные кросс-функциональные релизы с участием операций и других продуктовых команд. Вы создаёте прототипы для снижения рисков перед выделением инженерного времени и рано замечаете риски.
•AI-грамотность: практические навыки, выходящие далеко за рамки простого prompt-инжиниринга. Вы создаёте прототипы и выпускаете небольшие PR с помощью AI-инструментов кодирования, строите наборы данных для оценки и проводите эксперименты с моделями, читаете трассировки и оцениваете, где модели ошибаются.
•Лидерство: вы формируете направление работы команд, которыми не управляете напрямую, улучшаете процессы в команде и готовы наставлять как минимум одного другого менеджера продукта в роли игрока-тренера.
Что вы приносите
•Опыт выпуска AI/ML-функций в продакшен с измерением качества после запуска (точность, покрытие, отклонение).
•Опыт создания наборов данных для оценки и проведения экспериментов с моделями: пороги, контрольные точки go/no-go, решения с участием человека и чтение трассировок в инструменте наблюдения (мы используем Langfuse), чтобы видеть, где модели ошибаются.
•Опыт выпуска AI-функций, работающих с чувствительными или финансовыми данными, и принятия решений, когда нужно передавать задачу человеку или останавливать процесс.
•Ежедневное использование AI-инструментов кодирования (например, Claude Code, Codex, Cursor) для чтения кода и выпуска небольших изменений.
•Сильные навыки SQL. Вы можете выбрать правильные метрики для продукта и объяснить аналитику, что нужно. Моделирование данных не требуется.
•Опыт работы напрямую с операционными командами: проведение обучения, сбор обратной связи и доказательство экономии времени по сравнению с ручным процессом.
•Опыт принятия правильных решений в условиях неопределённости и проверки их правильности после.
•(Желательно) Установление корпоративных правил безопасности и обработки данных для AI: политики fail-open vs fail-closed, конфиденциальность и хранение, изоляция данных клиентов, включая понимание, когда новый AI-поставщик должен пройти проверку безопасности перед доступом к данным.
•(Желательно) Знания в области бухгалтерии или учета: достаточно двойной записи, плана счетов и знаний GST/VAT, чтобы оценить, подходит ли AI-проверка счетов или документов. Подходит как квалификация, так и практический опыт ведения бухгалтерии.
•(Желательно) Опыт работы с Document AI/OCR в продакшене: классификация или извлечение данных из счетов, банковских выписок и квитанций, а также понимание компромиссов между покрытием, точностью, порогами уверенности и стоимостью.
•(Желательно) Опыт работы с агентными системами или MCP в продакшене: агенты или инструменты, которые выполняют реальные действия с разрешениями, шагами одобрения человеком и многоэтапной оценкой.
Наши преимущества
•Мультикультурная среда для расширения вашего глобального взгляда.
•Возможности обучения и наставничества от коллег и руководителей.
•Гибкий график работы; гибридный формат работы.
•Гибкая модель работы, ориентированная на цели и результаты.
