Product Owner AI-решений

Ориентир по рынку≈ 73 000 – 180 000 ₽наш грубый ориентир по 199 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисJuniorПолная занятость

≈ 73 000 – 180 000 ₽наша приблизительная оценка

Чем предстоит заниматься

Формировать продуктовое видение AI-платформы и определять план её развития

Управлять и приоритизировать продуктовый бэклог, ставить задачи команде и участвовать в приёмке результатов

Искать и отбирать бизнес-процессы, которые можно эффективно автоматизировать с помощью AI, совместно с владельцами процессов определять сценарии и границы автоматизации

Определять продуктовые метрики, оценивать эффект от внедрённых решений и подтверждать результаты на основе данных

Отвечать за ключевую метрику продукта — количество подтверждённых рабочих часов, переданных AI, в расчёте на активного пользователя

Управлять экономикой продукта: контролировать затраты на использование AI-моделей и учитывать стоимость сценариев при определении приоритетов

Формировать и развивать продуктовую команду: участвовать в подборе и адаптации сотрудников, ставить цели, проводить регулярные встречи и обратную связь, распределять нагрузку

Развивать использование платформы внутри компании: формировать каталог AI-сценариев, обучать пользователей, работать с ранними пользователями и собирать обратную связь

Создавать условия для самостоятельной настройки и использования AI-сценариев сотрудниками

Принимать решения о дальнейшем развитии и масштабировании продукта на основании результатов и продуктовых метрик

Взаимодействовать с командами информационной безопасности, IAM, архитектуры, комплаенса и другими стейкхолдерами

Представлять продукт, результаты и планы развития на профильных комитетах и встречах с руководством

Наши требования

Опыт работы Product Owner или Product Manager от 3 лет, включая не менее 1 года с техническим или платформенным продуктом

Опыт управления командой разработки от 3 человек: участие в подборе, постановка целей, обратная связь, развитие и оценка сотрудников

Практический опыт продуктового discovery: интервью с пользователями, анализ бизнес-процессов, поиск и приоритизация сценариев автоматизации

Умение работать с продуктовыми метриками: разделять метрики использования и бизнес-эффекта, подтверждать результат на основе данных

Понимание экономики AI-продуктов и принципов формирования стоимости использования LLM

Понимание возможностей и ограничений LLM и AI-агентов: какие процессы можно автоматизировать, где необходим контроль человека и какие сценарии нецелесообразно передавать AI

Опыт работы в Agile / SAFe: управление бэклогом, планирование инкрементов, работа с зависимостями и приёмка результатов

Опыт взаимодействия с владельцами бизнес-процессов и смежными функциями: информационная безопасность, IAM, архитектура, комплаенс