WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
Technical Product Manager — ML Platform
ВердиктОписаниеИнструментыКомпанияПохожие
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. Technical Product Manager — ML Platform

Яндекс·Санкт-Петербург·14 авг.

Technical Product Manager — ML Platform

🏢 ОфисSeniorПолная занятость
Зарплата не указана
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Яндекс — одна из немногих компаний в мире, оперирующих экcабайтами данных, которые нужно уметь эффективно хранить, обрабатывать и передавать между различными системами. Для решения этих задач мы создали и развиваем распределённую платформу хранения и обработки данных YTsaurus.

О роли

Мы развиваем ML-платформу Яндекса на базе YTsaurus — инфраструктуру, на которой работают десятки команд машинного обучения и обучаются модели для ключевых продуктов компании. Пользователями платформы являются большинство ML-разработчиков Яндекса — сотни команд, которые обучают модели для Алисы, Нейро, Шедеврума. Платформа покрывает полный жизненный цикл ML-разработки — от подготовки датасетов и об

Чем предстоит заниматься

Развитие продукта
Формировать продуктовую стратегию и roadmap ML-платформы. Определять ключевые направления развития инфраструктуры для ML-разработки. Развивать платформу, покрывающую полный ML lifecycle, включая подготовку и хранение датасетов, обучение моделей, управление экспериментами, запуск inference, эксплуатацию моделей
Работа с пользователями
Глубоко погружаться в задачи ML-команд Яндекса. Выявлять узкие места в инфраструктуре ML-разработки. Формировать требования к новым инструментам и сервисам платформы
Формирование решений
Участвовать в проектировании ключевых компонентов ML-платформы. Переводить потребности пользователей в конкретные продуктовые решения. Приоритизировать развитие платформы на основе продуктовых метрик и обратной связи
Работа с командами
Координировать несколько инженерных команд. Помогать командам поставлять сложные инфраструктурные фичи. Следить за тем, чтобы развитие платформы соответствовало продуктовой стратегии

Наши требования

Работали с машинным обучением (обязательное требование)
Понимаете полный жизненный цикл ML-разработки
Запускали и развивали продукты (product management)
Умеете формировать roadmap и приоритизировать развитие продукта
Имеете сильную техническую базу и разбираетесь в ML-инфраструктуре, распределённых системах, GPU-обучении моделей
Умеете работать на стыке ML-инженерии, инфраструктурных команд и продукта
Работали с ML-платформами или MLOps-инфраструктурой
Имели дело с большими распределёнными вычислительными системами
Строили developer platform или internal tools

Дополнительно

Managed DevCluster для удалённой разработки и тестовых запусков задач на GPU
Инструмент простого с точки зрения UX и эффективного запуска процессов обучения на гигантском кластере YTsaurus с тысячами GPU
Оркестратор, который позволит описывать графы подготовки данных на Python и SQL
Решение для трекинга ML-экспериментов (по смыслу похожее на Weights & Biases)
MLOps-система для управления жизненным циклом моделей
Ищем Technical Product Manager, который будет помогать нам развивать платформу: формировать продуктовую стратегию, понимать потребности ML-инженеров и вместе с командами разработки создавать инструменты для эффективной работы ML-инженера

Технологии и навыки

ML
Product Manager
Python
Яндекс
Яндекс
Санкт-Петербург

ГрейдSenior
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано14 авг.
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо

Похожие вакансии

Разработчик в команду геосервисов автономного транспортаЯндексQA Lead в команду AI-агентов (Python)2ГИСPenetration Tester (Middle)KPMGЛидер команды R&D в MLСБЕР
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).