Сбер·Москва·6 дн назад
Product Manager в рекомендательных системах
Ориентир по рынку≈ 225 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 11 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
54
Есть о чём спросить
За такой навык на рынке платят больше, готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать продуктовую стратегию развития рекомендаций, определяя образ результата и дорожную карту (Roadmap)
Проводить исследование рынка и конкурентов по рекомендациям, выявлять лучшие практики и адаптировать их под экосистему Сбера
Исследовать клиентское восприятие рекомендаций (качественные и количественные методы), выявлять боли и точки роста пользовательского опыта
Определять продуктовые метрики качества рекомендаций и связывать их с бизнес-показателями
Оценивать эффект от рекомендаций и их улучшения (финансовые показатели, лояльность, retention и др.)
Взаимодействовать с лидерами других продуктовых команд для синхронизации кросс-функциональных проектов и интеграции рекомендаций в различные поверхности
Формировать и приоритизировать бэклог гипотез, работать в связке с Data Scientists, Аналитиками и Разработкой для реализации фич
Презентовать результаты и стратегию стейкхолдерам и топ-менеджменту, защищать интересы продукта
Наши требования
Опыт работы Product Manager от 3-х лет в цифровых продуктах
Понимание принципов работы ML/AI (на уровне взаимодействия с командой Data Science)
Навык разработки продуктовых стратегий и управления жизненным циклом продукта (PLC)
Сильная аналитическая база: умение работать с данными, определять метрики успеха и проводить A/B-тесты
Опыт исследования пользовательского опыта и проведения CustDev / глубинных интервью
Отличные коммуникативные навыки, умение вести переговоры на уровне руководителей направлений
Системное мышление и умение работать в условиях неопределённости
Владение инструментами продуктовой аналитики и управления задачами
Опыт в сферах: e-commerce, банковских продуктов или развлекательных сервисов
Опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys), поиска или персонализации
Технический бэкграунд (понимание архитектуры ML-решений, ограничений данных и моделей)
Опыт запуска продуктов с использованием Generative AI / LLM
Навыки работы с SQL / Python для анализа данных
Высшее образование в области IT, менеджмента, экономики или смежных дисциплин
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
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
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее
Ждем именно тебя!
Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения
Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе
Мы ищем Product Manager для формирования видения и стратегии развития рекомендательных сервисов. Ваша роль будет ключевой в определении того, что и зачем мы строим, чтобы технологии приносили максимальную пользу бизнесу и пользователям. Если вы умеете находить баланс между пользовательской ценностью, технологическими возможностями и бизнес-эффектом — присоединяйтесь к нам!