Head of Product «Хранилище контекста для ИИ-агентов»

Ориентир по рынку≈ 147 000 – 212 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

≈ 1,8 тыс.–2,6 тыс. $

ОфисMiddleПолная занятость

≈ 147 000 – 212 000 ₽наша приблизительная оценка

Описание

Подготовить отклик

История

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.

3 из 4 в норме

Наша компания

Наше решение предоставляет ИИ-агентам контекст, сформированный на основе данных из внутренних корпоративных систем. Технологический стек построен на графе знаний

О роли

Векторном и полнотекстовом поиске с использованием LLM-обогащения извлекаемых данных.

Чем предстоит заниматься

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)

Наши 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

Мы предлагаем

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

Дополнительно

Стейкхолдер-менеджмент: опыт эффективных коммуникаций и защиты решений на уровне топ-менеджмента (C-level, вице-президенты), а также взаимодействия с регуляторными и смежными функциями