Technical Product Owner

Мы в _Управлении по работе с данными ИИ_ обеспечиваем полный цикл работы с данными для продуктовых команд и предоставляем аналитические инструменты и сервисы по работе с данными. Наша задача – создать платформу, которая предоставляет данные специализированных доменов по запросу, а также инструменты по работе с ними.* Формирование продуктовой стратегии платформы сбора и обогащения данных для задач дообучения фундаментальных ИИ моделей * Сбор и приоритезация требований от клиентов (data scientists, ML engineers, платформенные команды), формирование продуктовых инициатив * Управление бэклогом продукта: декомпозиция задач, формализация требований, постановка целей и критериев успеха * Мониторинг качества данных, внедрение метрик и процессов контроля качества, организация процесса проведения регулярных eval'ов * Анализ рынка решений в области SOTA моделей, синтетических данных и подготовки данных для обучения фундаментальных моделей * Проведение демо, презентаций и материалов для внутренних и внешних стейкхолдеров**Продуктовый стек:** * Опыт работы в роли Product Owner или Product Manager от 2+ лет в ML‑ или AI‑продуктах, желательно с фокусом на data/ML‑платформы или модели * Уверенные навыки управления бэклогом: планирование и приоритизация задач в рамках Agile/Scrum, работа в Jira или сопоставимых системах * Практический опыт работы с продуктовыми метриками, построения дерева метрик * Способность извлекать инсайты из данных (продуктовая аналитика, эксперименты) и формулировать на их основе продуктовые гипотезы * Сильные коммуникационные навыки и опыт взаимодействия с инженерными, ML‑ командами. * Плюсом будет опыт работы с BI‑инструментами и платформами аналитики (например, Metabase, Apache Superset) **Технический стек:** * Понимание архитектуры data-платформ (в том числе ETL/ELT, data lakes/warehouses) * Практический опыт обучения и дообучения моделей: классические ML‑модели, глубокие нейросети и/или LLM, включая работу с пайплайнами подготовки данных, мониторинга и переобучения * Понимание особенностей дообучения фундаментальных моделей (LLM/vision/мультимодальных): работа с инструктивными датасетами, синтетическими данными * Опыт работы с современными SOTA‑моделями и фреймворками: использование готовых foundation‑моделей, их адаптация под прикладные задачи * Опыт работы с API-продуктами и/или продуктами, работающими по модели Data as a Service* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * льготная программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.