Product Owner на DS проекты управления модельным риском

Ориентир по рынку≈ 304 000 – 460 000 ₽наша приблизительная оценка по 25 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятость

≈ 304 000 – 460 000 ₽наша приблизительная оценка

Есть о чём спросить

Навык редкий и дорогой (ML). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Мы создаём AIRiskOps — технологию безопасного использования AI-агентов в Банке. Это кросс командная инициатива, в которой учавствуют Риски, Безопасность. Продукт представляет собой платформенное решение, работающее в режиме near real-time мониторинга всех агентов Банка: от контроля вызовов агентов, скиллов до выявления аномалий, оценки качества их работы и предотвращения их нежелательных действий. Это направление находится на переднем крае индустрии — готовых аналогов на рынке практически нет.

Чем предстоит заниматься

Стратегия и развитие: Формировать видение и дорожную карту (Roadmap) продукта, опираясь на бизнес-приоритеты, регуляторные требования и лучшие практики рынка (AI Safety, AI Governance, observability)

Управление бэклогом и проектирование: Вести бэклог продукта: разрабатывать пользовательские пути (CJM), описывать сложные технические сценарии использования и декомпозировать задачи на понятные пользовательские истории и технические требования

Внедрение и R&D: Валидировать гипотезы через MVP-подход и последовательно переводить исследовательские идеи в работающие функции, обеспечивая высокое удобство (Developer Experience) для внутренних команд-разработчиков

Оценка эффективности: Определять ключевые метрики успеха продукта и отслеживать их достижение, оценивая реальную пользу, качество внедрения и снижение рисков

Мы предлагаем

Прозрачное вознаграждение: Официальное трудоустройство, конкурентная заработная плата

Забота о здоровье: Полис ДМС с первого дня работы

Финансовая поддержка: Льготные условия по ипотечному кредитованию для сотрудников

Непрерывное развитие: Доступ к программам СберУниверситета, внешним образовательным платформам и сотням внутренних курсов для профессионального и личного роста

Гибкость и комфорт: Гибридный формат работы. Для тех, кто предпочитает офис, доступны современные пространства с эргономичными рабочими местами, зонами для тишины, коллаборации и отдыха

Сильное окружение: Возможность работать бок о бок с одними из лучших инженеров, дата-сайентистов и продуктовых специалистов на рынке

Спорт и well-being: Участие в корпоративных спортивных программах для поддержания баланса, энергии и здорового образа жизни

Дополнительно

Уверенный опыт в роли Product Owner / Product Manager на IT- или Data/ML-продуктах. Навыки построения пользовательских путей (CJM / User Journeys) и описания сложных технических сценариев использования. Умение работать с бэклогом: сбор требований, декомпозиция, приоритизация (RICE, WSJF или аналоги), написание понятных пользовательских историй. Опыт развития платформенных продуктов и понимание мышления внутренних пользователей-разработчиков (platform engineering mindset)

Понимание ландшафта машинного обучения: классический ML, LLM, AI-агенты — их возможности, ограничения и типичные сценарии применения. Понимание жизненного цикла ML-модели от сбора данных до продакшн-мониторинга. Понимание архитектуры AI-агентов. Опыт проектирования и практического применения скиллов — инструментов и функций, которые агент вызывает для выполнения задач

Технический бэкграунд — например, вы начинали как Data Scientist, ML-Engineer или Data Engineer, а затем перешли в управление продуктом. Опыт работы в Банке, Финтехе или крупном Enterprise с пониманием специфики работы с данными, комплаенса и требований регуляторов

Знакомство с концепциями observability и потоковой обработки данных (NRT-пайплайны, стриминг событий), поскольку продукт работает в режиме мониторинга в реальном времени

Готовность к высокой неопределённости: вы умеете работать в условиях R&D, где нет готовых рыночных аналогов, и способны превращать гипотезы в работающие продукты. Системное мышление: умение видеть картину целиком — от бизнес-ценности для Банка до архитектуры агентного пайплайна

Коммуникация: способность говорить на одном языке и с бизнес-заказчиками, и с узкими техническими специалистами (Data Science, DevOps, InfoSec)

Самостоятельность: умение принимать решения в условиях неполной информации, проактивно двигать продукт и нести ответственность за результат