Продакт-менеджер
Оценка ИИОтличная вакансия для сильных технических продактов в известном продукте с современным стеком и фокусом на AI. Четкие требования и понятные зоны ответственности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием сильного технического бэкграунда, навыков работы с ИИ-инструментами на уровне прототипирования и глубокого понимания экономики B2B SaaS.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Product Manager в B2B SaaS с техническим бэкграундом в России рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. Проекты с фокусом на AI обычно оплачиваются по верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Продакт-менеджер в Кайтен
Что будете делать
— Владеть продуктовой зоной end-to-end и отвечать за метрику, а не за релиз
— Разбирать размытые проблемы до первопричины и строить модель, а не собирать список хотелок
— Проектировать AI-first сценарии: где модель заменяет шаг процесса, где ассистирует, а где её трогать нельзя
— Самому прототипировать с ИИ: скрипты, SQL, агенты, кликабельные прототипы, не дожидаясь разработки
— Самостоятельно ходить в данные и оценивать влияние фич на MRR и retention
Кого ищем
— Техническое или математическое образование (прикладная математика, CS, физика, инженерия) или подтверждённый эквивалентный опыт
— 3+ года в B2B SaaS и кейсы, где вы сами нашли проблему, выпустили решение и сдвинули метрику, с цифрами
— ИИ в работе каждый день, с собственными артефактами: агенты, пайплайны, прототипы, скрипты
— SQL или Python на уровне «сам достаю и проверяю», понимание когорт и смещений выборки
— Понимание экономики подписки: MRR по компонентам, logo и revenue retention, NRR
Откликнуться В отклике в 3–5 предложениях расскажите о решении, которым гордитесь: какую проблему решали, как её нашли и как поняли, что сработало.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- B2B SaaS
- SQL
- Python
- AI
- Product Management
- Data Analysis
- MRR
- Retention
- Prototyping
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыка работы с данными и понимания бизнес-метрик.
Расскажите, как вы рассчитываете Net Revenue Retention (NRR) и какие факторы больше всего влияют на его изменение в B2B SaaS?
Оценка опыта внедрения ИИ в продуктовые процессы.
Приведите пример AI-first сценария, который вы спроектировали или прототипировали самостоятельно. Какие инструменты использовали?
Проверка аналитического мышления и умения работать с SQL/Python.
С какими смещениями выборки вы сталкивались при анализе когорт и как вы их учитывали при принятии решений?
Оценка продуктового мышления и ориентации на результат.
Опишите случай, когда вы отказались от реализации популярной 'хотелки' пользователей в пользу решения фундаментальной проблемы. Как это отразилось на метриках?
Проверка технической грамотности.
Как вы подходите к выбору между использованием готовой LLM-модели и разработкой собственного агента для конкретной продуктовой задачи?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
