- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Продакт менеджер в Yandex SpeechSense
Оценка ИИРабота в топовой технологической компании над передовым AI-продуктом. Это отличная возможность для профессионального роста, хотя отсутствие указанной зарплаты и высокие требования немного снижают балл.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями к опыту в B2B Enterprise и необходимостью глубокого понимания ML/LLM технологий, а также высокими стандартами найма в Яндекс.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает конкурентную зарплату, соответствующую верхнему эшелону рынка РФ. Указанный диапазон 300-500к является стандартным для Senior Product ролей в крупных тех-гигантах.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса и создавайте будущее B2B-решений на базе LLM и SpeechSense!
Описание вакансии
*⚡️* Продакт менеджер в Яндекс
Ищем менеджера продукта в Yandex SpeechSense (B2B, ML, LLM, голосовые модели, генеративные решения).
Задачи:
• развитие существующего продукта и запуск новых направлений: от исследования рынка и работы с клиентами до формирования продуктовой стратегии, проверки гипотез, запуска фичей и работы с продуктовыми метриками.
• Много взаимодействия с разработкой и ML-командой
Требования:
• Более трёх лет работали продакт-менеджером
• Понимаете, как устроен B2B-рынок enterprise-продуктов
• Умеете вести продукт end-to-end
• Хорошо ориентируетесь в современных AI-технологиях
*📎*Как откликнуться?
Вакансия: Откликнуться
Рекрутер:Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Market Research
- Product Management
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- LLM
- Product Strategy
- B2B
- Product Metrics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с крупными клиентами и понимания специфики длинных циклов продаж.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения продукта в Enterprise-сегменте: с какими барьерами вы столкнулись и как их преодолели?
Оценка технического бэкграунда и умения говорить на одном языке с инженерами.
Как вы выстраиваете процесс приоритизации задач для ML-команды, учитывая неопределенность результатов обучения моделей?
Проверка продуктового мышления в контексте конкретного продукта.
Какие ключевые метрики эффективности вы бы выделили для SpeechSense как для B2B продукта на базе речевых технологий?
Оценка знаний в области современных нейросетей.
Как, по вашему мнению, внедрение LLM может качественно изменить пользовательский опыт в аналитике голосовых данных?
Проверка навыков стратегического планирования.
