О роли
Ищем Product Manager, который возьмёт на себя управление проектами в области машинного обучения (Machine Learning), аналитики данных (Data Analytics) и разработки цифровых продуктов. Роль подойдёт специалисту, который умеет одновременно работать с бизнесом и техническими командами, формировать продуктовое видение, управлять приоритетами и доводить инициативы от идеи до промышленного запуска.
Задачи:
Управление проектами в области Machine Learning, аналитики и разработки ПО.
Формирование продуктового видения, целей и дорожной карты (roadmap) по каждому проекту.
Сбор, анализ и приоритизация требований от бизнеса и пользователей.
Выявление бизнес-проблем, решаемых с помощью данных, аналитики и ML.
Формирование и проверка продуктовых гипотез.
Подготовка бизнес-требований, user stories, критериев приёмки (acceptance criteria) и постановок задач для команды.
Управление продуктовым бэклогом (backlog) и приоритетами.
Планирование релизов, MVP и этапов развития продуктов.
Координация аналитиков, Data Scientists, ML-инженеров, разработчиков, дизайнеров.
Контроль сроков, зависимостей, рисков и результатов.
Организация демонстраций, тестирования и приёмки решений.
Определение продуктовых и бизнес-метрик, оценка эффекта от внедрения ML- и аналитических решений.
Подготовка статусов, презентаций и отчётности для руководства и заказчиков.
Управление коммуникациями между бизнесом, IT-командами и внешними партнёрами.
Поддержка продуктов после запуска и организация их развития.
Требования:
Опыт работы Product Manager, Product Owner или руководителем цифровых проектов.
Опыт управления несколькими проектами / продуктовыми направлениями одновременно.
Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC).
Понимание базовых принципов Machine Learning, аналитики данных и работы с AI-продуктами.
Умение переводить бизнес-задачи в требования для технической команды.
Навыки управления бэклогом, приоритетами и дорожной картой (roadmap).
Опыт работы с Agile / Scrum / Kanban.
Сильные коммуникативные и презентационные навыки.
Умение работать с неопределённостью, структурировать сложные задачи, принимать решения.
Ориентация на измеримый бизнес-результат.
Будет преимуществом:
Опыт запуска продуктов на основе ML, рекомендательных систем (recommender systems), прогнозных моделей или генеративного ИИ (GenAI).
Опыт работы с BI, DWH, Customer 360, CDP или платформами данных.
Понимание ML-метрик, A/B-тестирования и оценки качества моделей.
Опыт в банках, финтехе, e-commerce или крупных экосистемах.
Навыки работы с Jira, Confluence, Miro, Figma и аналитическими инструментами.
Опыт управления внешними подрядчиками и распределёнными командами.
Навыки исследования рынка и конкурентного анализа.
Условия:
Управление значимыми продуктами на пересечении бизнеса, данных и ИИ.
Возможность влиять на продуктовую стратегию и архитектуру решений.
Сильная команда разработки, аналитики и ML.
Высокая самостоятельность и прямое взаимодействие с ключевыми заказчиками.
Официальное оформление, конкурентный уровень вознаграждения.
Формат работы и условия обсуждаются индивидуально.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности