- Страна
- Россия
Middle/Senior ML Продакт менеджер
Оценка ИИТ-Банк — один из лидеров финтеха с сильной инженерной культурой. Работа над LLM и AI-сервисами в таком масштабе дает отличные возможности для профессионального роста и реализации амбициозных проектов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких технических знаний в области ML и LLM, а также опытом управления сложными циклами разработки моделей. Требуется подтвержденный опыт проведения A/B-тестов именно для ML-решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиций Middle+/Senior ML Product Manager в крупных российских финтех-компаниях рынок предлагает конкурентные условия, часто превышающие средние по IT-сектору. Т-Банк обычно придерживается рыночных или вышерыночных ставок для ML-специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*⚡️* Middle/Senior ML Продакт менеджер в Т-Банк
Вакансии для продактов, которым интересно работать на стыке
продукта, данных и технологий
Задачи:
• Создавать LLM-агентов и голосовых помощников, улучшать речевую
аналитику
• Разрабатывать AI-фичи для сервисов в приложении Т-Банка
• Развивать продукт, с которым можно самостоятельно создавать и
масштабировать AI-сервисы
Требования:
• Работали продакт-менеджером больше 3 лет
• Проводили A/B-тесты с ML-моделями
• Выстраивали процесс разметки данных
• Контролировали модель от идеи до продакшена
*📎*Как откликнуться?
Вакансия: Откликнуться
Нанимающий: Откликнуться
отклики через сайт
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- Machine Learning
- LLM
- A/B Testing
- Data Labeling
- AI
- Product Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с LLM и понимания их ограничений.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения LLM-агента: с какими проблемами галлюцинаций или производительности вы столкнулись?
Оценка навыков работы с данными, что критично для ML-продукта.
Как вы выстраивали процесс разметки данных для новой модели? Какие метрики качества разметки использовали?
Проверка умения оценивать влияние ML-фич на бизнес.
Как вы проектируете A/B-тесты для ML-моделей, когда эффект может быть отложенным или трудноизмеримым?
Оценка технического кругозора в области MLOps.
Какие этапы контроля модели от идеи до продакшена вы считаете наиболее критичными и почему?
Проверка продуктового мышления в контексте AI.
Как вы приоритизируете AI-фичи: по сложности реализации, ожидаемому бизнес-эффекту или доступности данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
