- Страна
- Россия
Product manager AI Protocol / Senior
Оценка ИИИнтересный и амбициозный проект на стыке AI и Fintech. Вакансия предлагает работу с передовыми технологиями (LLM агенты) и сложным доменом, что отлично подходит для профессионального роста Senior-специалиста. Минусом может быть неопределенность в оплате (указана как поквартальная).
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 сочетать глубокую экспертизу в AI/LLM (особенно в части evaluation) с детальным знанием финансового рынка и брокерской инфраструктуры. Вакансия требует уровня Senior и готовности работать в условиях высокой неопределенности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан конкретный размер вознаграждения, однако для позиции Senior Product Manager в сфере AI/Fintech на рынках РФ и РБ медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Поквартальная схема оплаты является нестандартной для найма и может подразумевать как проектную работу, так и наличие значительных бонусов за KPI.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Product manager AI Protocol /Senior
Описание проекта: МБ
Продолжительность:6+
Локация: РФ, РБ
Оплата: поквартальная
*‼️*Требования:
- 5+ лет в product management, желательно в fintech, data-продуктах.
- Опыт с GenAI / LLM / AI-ассистентами или агентами.
- Понимание ограничений и возможностей моделей и агентов.
- Практический опыт evaluation: benchmark-датасеты, критерии качества, разметка, анализ ошибок, улучшение продукта через evals.
- Понимание финансового домена: акции, облигации, ОФЗ, ВДО, фонды, деривативы, котировки, ликвидность, доходность, риск, сделки, брокерская инфраструктура.
- Умение работать руками: разобрать датасет, посмотреть пользовательские запросы, посчитать метрики, собрать прототип, проверить гипотезу.
- Высокая агентность, умение работать в неопределённости и держать фокус не на демке, а на доказательстве ценности
Задачи:
- Владеть end-to-end сценариями протокола по трём линиям: данные, подбор финансового продукта, исполнение сделки.
- Формировать продуктовую логику протокола: какие запросы делает агент, какие ответы получает, какие ограничения применяются, как фиксируется объяснение и аудит.
- Пилотировать протокол с b2c продуктами Офиса ИИ: проверять, где ассистенту не хватает данных, контекста, структуры или правил.
- Собирать benchmark-датасеты и evals: реальные пользовательские запросы, критерии хорошего ответа, разметка, сравнение с веб-поиском, ISS и агрегаторами.
- Синтезировать требования от бизнеса, CDO, архитектуры, разработки, комплаенса, брокеров и AI-команды в понятный roadmap и бэклог.
-Довести MVP до запуска и первых пилотов с участниками рынка.
Откликнуться на запрос: Откликнуться
По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Product Management
- Generative AI
- LLM Proxy
- Fintech
- Data Analysis
- Benchmarking
- MVP
- Roadmapping
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с качеством AI-продуктов.
Расскажите о вашем опыте создания benchmark-датасетов для LLM: какие критерии качества вы использовали и как выстраивали процесс разметки?
Оценка понимания специфики финансового домена.
Как бы вы спроектировали логику AI-агента для подбора облигаций (ВДО) с учетом риск-профиля пользователя и текущей ликвидности рынка?
Проверка навыков приоритизации и работы со стейкхолдерами.
Как вы будете балансировать требования комплаенса и брокеров с необходимостью быстрого запуска MVP и гибкостью AI-моделей?
Оценка продуктового мышления и ориентации на результат.
Каким образом вы планируете доказывать бизнес-ценность протокола на этапе пилота, чтобы это не выглядело просто как эффектная технологическая демка?
Проверка технических навыков (hands-on).
Опишите случай, когда вам приходилось самостоятельно разбирать «сырой» датасет пользовательских запросов: какие инсайты вы извлекли и как это изменило бэклог продукта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
