Менеджер продукта (Product Manager)
Оценка ИИПривлекательная вакансия в аккредитованной IT-компании с современным стеком (AI, SaaS). Высокая степень ответственности и возможность влиять на бизнес-метрики делают эту позицию отличным вызовом для сильного специалиста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует высокой автономности и технических навыков: нужно не только управлять бэклогом, но и самостоятельно писать SQL-запросы, прототипировать с помощью ИИ и глубоко разбираться в AI-сценариях. Высокая планка ожиданий от CPO подразумевает наличие зрелого продуктового мышления.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Product Manager в B2B SaaS секторе Москвы с требованиями по AI и SQL рыночный диапазон составляет 250 000 – 400 000 рублей. Предложение будет сильно зависеть от уровня технической экспертизы кандидата.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Менеджер продукта в IT-компанию
*📍* Москва, удаленно
Аккредитованная IT-компания, развивающая B2B SaaS-продукт, ищет Product Manager для управления развитием продукта и создания решений, отвечающих потребностям корпоративных клиентов.
Ключевые задачи:
- Владение продуктовой зоной end-to-end: решать, что делаем, что нет и почему, и отвечать за метрику, а не за релиз.
- Проектировать AI-first сценарии: где модель заменяет шаг процесса, где ассистирует, а где не должна трогать ничего — и как это измерить.
- Приходить к CPO с решением, проработанным с первого раза: проблема, контекст пользователя, данные, 2–3 альтернативы, риски, критерии успеха.
- Самому прототипировать и проверять гипотезы с помощью ИИ: скрипты, SQL, агенты, кликабельные прототипы — без ожидания разработки.
- Самостоятельно ходить в данные: строить воронки и когорты, оценивать влияние фич на MRR и retention.
- Регулярно говорить с клиентами — от небольших команд до enterprise — и отличать то, что просят, от того, что нужно.
Отправляйте резюме Откликнуться
Peers Media: карьера и бизнес
Чтобы разместить свою вакансию, заполните форму по ссылке
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Data Analysis
- Product Management
- SaaS
- SQL
- AI
- Prototyping
- B2B
- Retention Analysis
- MRR
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на AI-first сценарии. Важно понять, как кандидат определяет целесообразность внедрения ИИ.
Расскажите о кейсе, где вы проектировали AI-сценарий: как вы решали, где модель должна ассистировать пользователю, а где — полностью заменять процесс?
Продакт должен сам работать с данными без помощи аналитиков.
Какие инструменты и методы вы используете для самостоятельного анализа влияния новой фичи на Retention и MRR? Приведите пример из практики.
Работа в B2B требует умения фильтровать запросы крупных клиентов.
Как вы действуете, когда крупный Enterprise-клиент просит специфическую фичу, которая не вписывается в общую стратегию продукта?
Упоминается необходимость приходить к CPO с готовым проработанным решением.
Опишите ваш процесс подготовки продуктового предложения: как вы оцениваете риски и выбираете между 2-3 альтернативами решения проблемы?
Требуется навык быстрого прототипирования.
Как вы используете ИИ-агентов или скрипты для проверки гипотез до того, как задача попадет в разработку?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
