- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Product Manager
Оценка ИИИнтересная роль в технологичной компании с фокусом на Data-driven продукты. Привлекает гибкость формата работы (удаленка/офис) и возможность влиять на процессы, однако отсутствие указанной зарплаты не позволяет поставить высший балл.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубокой экспертизы одновременно в управлении продуктом и в специфике Machine Learning (метрики, качество данных, разметка). Требуется опыт работы в сложных доменах, таких как антифрод или риск-аналитика.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Product Manager в России рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Вакансия предполагает работу с ML и антифродом, что обычно оплачивается по верхней границе рынка из-за дефицита таких специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в deeplay уже сейчас
Присоединяйтесь к deeplay, чтобы создавать передовые ML-продукты в сфере антифрода и поведенческой аналитики!
Описание вакансии
Data Product Manager
Компания: deeplay
*🔹*Чем предстоит заниматься:
-Формировать и развивать data-продукты в направлениях антифрода и поведенческой аналитики: скоринг, поиск нетипичного поведения, инструменты поддержки принятия решений.
-Выявлять и приоритизировать продуктовые кейсы на основе бизнес-задач, пользовательских сценариев и ограничений data и ML-решений.
-Работать на стыке Data Science, Data Engineering и доменной экспертизы: доводить модели, аналитику и алгоритмы до внедрённых инструментов.
-Определять метрики успеха, оценивать качество решений и находить рабочий баланс между точностью, покрытием и стоимостью ошибки.
-Развивать внутренние решения с потенциалом дальнейшей продуктовой упаковки для масштабирования на внутренний или внешний рынок и клиентов.
*🔹*Мы ожидаем:
-4+ лет опыта в Product Management, из них значимая часть — в data и ML-продуктах.
-Практический опыт в одном или нескольких направлениях: антифрод, риск-аналитика, поведенческая аналитика, скоринг — или близкий опыт в рекомендательных системах и trust & safety.
-Практическое понимание специфики ML-продуктов: отличное знание ML-специфичных метрик, качество данных и разметки, проверка качества решений до и после внедрения, компромиссы при запуске.
-Уверенный SQL как рабочий инструмент.
-Опыт запуска или развития внутренних data-продуктов, влияющих на решения, процессы или операционную эффективность.
-Умение самостоятельно формулировать продуктовую ценность, метрики и логику приоритизации в условиях высокой неопределённости.
*🔹*Мы предлагаем:
-Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске или Новосибирске.
-Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор.
-Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта.
-Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии.
-Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику.
Контакты: Откликнуться
*🔥* Откликнуться / Откликнуться / Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- Machine Learning
- SQL
- Data Science
- Data Engineering
- Anti-fraud
- Behavioral Analytics
- Scoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики ML-продуктов и умения работать с ограничениями моделей.
Как вы подходите к определению баланса между Precision и Recall в задачах антифрода, и как транслируете эти метрики в бизнес-ценность?
Оценка опыта работы с данными и способности самостоятельно проверять гипотезы.
Опишите случай, когда анализ данных с помощью SQL помог вам изменить приоритеты в бэклоге ML-продукта.
Проверка навыков приоритизации в условиях неопределенности.
Как вы оцениваете потенциальный ROI для новой ML-модели до начала этапа разработки Data Science командой?
Оценка умения доводить R&D проекты до внедрения.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения ML-решения в бизнес-процессы: с какими техническими или организационными барьерами вы столкнулись?
Проверка продуктового видения.
Какие критерии вы используете, чтобы решить, пора ли упаковывать внутренний data-инструмент как внешний продукт для рынка?
Похожие вакансии
Senior Product / Project Manager (Автор и преподаватель курса GenAI)
Senior Product Manager
Senior Product Manager в Дивизион "Авто"
Product Owner / Product Lead
Product Manager (Senior)
Старший продакт-менеджер (фарма)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!