Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания
Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel.
Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие.
Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.
Задачи:
- Развивать end-to-end сценарии взаимодействия AI-агента с финансовыми продуктами: получение и обработка данных, подбор финансового продукта, исполнение сделки.
- Формировать продуктовую логику протокола: определять запросы агента, необходимые ответы и данные, применяемые ограничения, правила фиксации объяснений и аудита действий.
- Проводить пилотирование протокола на B2C-продуктах Офиса ИИ: выявлять нехватку данных, контекста, структуры и бизнес-правил.
- Формировать benchmark-датасеты и evals: собирать реальные пользовательские сценарии, определять критерии качества, организовывать разметку, анализировать ошибки, сравнивать результаты с веб-поиском и альтернативными финансовыми сервисами.
- Собирать и структурировать требования от бизнеса, CDO, архитектуры, разработки, комплаенса, брокеров и AI-команды: формировать roadmap, backlog и приоритеты развития продукта.
- Проверять продуктовые гипотезы на реальных данных и пользовательских сценариях: анализировать датасеты, рассчитывать метрики, собирать прототипы и оценивать результаты.
- Участвовать в разработке и запуске MVP: координировать участников проекта, контролировать ключевые этапы и доводить продукт до первых пилотов с участниками финансового рынка.
- Анализировать результаты пилотов: выявлять точки роста, формировать продуктовые гипотезы и определять дальнейшие направления развития.
Требования:
- Опыт работы в Product Management от 5 лет, желательно в fintech, финансовых или data-продуктах.
- Практический опыт работы с GenAI, LLM, AI-ассистентами или AI-агентами.
- Понимание возможностей и ограничений современных AI-моделей и агентных систем.
- Практический опыт оценки качества AI-продуктов: benchmark-датасеты, evals, критерии качества, разметка, анализ ошибок и итерационное улучшение продукта.
- Хорошее понимание финансового рынка и инвестиционных продуктов: акции, облигации, ОФЗ, ВДО, фонды, деривативы.
- Понимание ключевых финансовых показателей и терминов: котировки, ликвидность, доходность, риск, сделки.
- Понимание принципов работы брокерской инфраструктуры.
- Умение работать с данными самостоятельно: анализировать датасеты и пользовательские запросы, рассчитывать метрики, проверять гипотезы и собирать прототипы.
- Умение переводить сложные технические и бизнес-требования в понятный продуктовый roadmap и backlog.
- Готовность работать в условиях высокой неопределенности и самостоятельно находить путь к результату.
- Ориентация на измеримый результат и доказательство ценности продукта, а не только на создание демонстрационных прототипов.
Мы предлагаем:
