Чем предстоит заниматься
Координировать кросс-функциональные команды на стыке бизнеса, финансов, DS и IT
Определять ключевые метрики успеха и целевые показатели эффективности
Уметь связывать бизнес-результат и техническую глубину: фокус на измеримом эффекте, предотвращении потери, экономия затрат, рост маржинальности продуктов
Формирование и ведение детализированного бэклога продукта, приоритизация гипотез на основе бизнес-ценностей, технической сложности и пользовательской значимости
Оперативная проверка гипотез и корректировка курса
Генерировать и проверять гипотезы на основе данных, искать инсайты
Знать, как работают ML-модели на основе клиентских данных
Исследование современных подходов к рекомендациям, в т ч совместно с исследовательскими институтами-партнерами Сбера
Актуализация стратегии развития AI-продукта Фабрики
Глубокое погружение в продукты «Занять и сберегать» (вклады, кредиты, авто, комиссионные продукты, BNPL)