- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI Продакт менеджер
Оценка ИИLamoda — сильный бренд с развитой инженерной культурой. Работа над AI-инструментами для внутреннего использования — это актуальный и перспективный трек, позволяющий напрямую влиять на эффективность компании.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокого понимания технологий AI/LLM и опыта работы с инструментами для разработчиков, что повышает порог входа. Необходимо уметь балансировать между технической сложностью и бизнес-ценностью внутренних продуктов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции AI Product Manager уровня Senior в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Lamoda обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие средним и верхним границам рынка для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Lamoda уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Lamoda и создавайте инновационные AI-инструменты для разработки!
Описание вакансии
*⚡️* AI Продакт менеджер в Ламода
Задачи:
• фокус на внутренние инструменты: кодовые ассистенты, генерация кода, интеграции с корпоративными данными
• формулировать продуктовую стратегию
• собирать гипотезы, проверять их, рулить роадмапом и быть связкой между командами
*📎*Как откликнуться?
Вакансия:Откликнуться
Рекрутер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- Artificial Intelligence
- LLM
- Product Strategy
- Roadmapping
- Hypothesis Testing
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет понимание специфики продукта (кодовые ассистенты) и умение определять метрики успеха для внутренних инструментов.
Как бы вы измеряли эффективность внедрения кодового ассистента для разработчиков Lamoda?
Важно понять, как кандидат работает с неопределенностью в AI-проектах.
Расскажите о случае, когда ваша гипотеза по использованию AI не подтвердилась. Как вы принимали решение о закрытии или развороте проекта?
Проверка технического кругозора в области генерации кода и RAG-систем.
Какие основные сложности вы видите при интеграции LLM с закрытыми корпоративными данными (базами знаний, кодовой базой)?
Оценка навыков приоритизации в условиях ограниченных ресурсов.
Как вы будете приоритизировать задачи в роадмапе, если запросы от команд разработки конфликтуют со стратегией внедрения AI?
Проверка навыков взаимодействия с техническими стейкхолдерами.
