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. Вы понимаете физику контекстного окна модели, особенности его роста, разницу и синергию графового и векторного поиска, а также принципы работы протокола MCP.
- Готовы 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
