Product Manager Senior (AI, EdTech)
Оценка ИИВакансия привлекательна работой на острие технологий (AI/LLM) в растущем сегменте EdTech. Позиция Senior предполагает высокий уровень ответственности и влияние на стратегию нескольких продуктов, что отлично подходит для профессионального роста.
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 требованием значительного опыта (от 6 лет) и наличием реальных кейсов запуска LLM-продуктов в продакшн. Необходимо глубокое понимание технических аспектов AI (RAG, evals, latency) при сохранении сильных продуктовых компетенций.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Product Manager с глубокой экспертизой в AI на российском рынке медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Специалисты с опытом запуска LLM-решений сейчас крайне востребованы и могут претендовать на верхнюю границу рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Product Manager Senior (AI, EdTech)
Чем предстоит заниматься:
• Вести roadmap и бэклог по всем четырем продуктам, жестко приоритизировать.
• Изучать конкурентов и рынок внедрения AI в EdTech, тащить новые идеи в проекты.
• Решать, какую часть работы делает модель, а какую — обычная продуктовая логика (хардкод).
• Вместе с DS/ML командой: формулировать задачи для модели, собирать наборы для оценки качества (evals), следить за качеством, стоимостью и задержкой (latency) ответов, выбирать подходящие модели.
• Проводить кастдевы с онлайн-школами, авторами курсов и студентами. Разбирать обращения в поддержку.
Требования:
• Опыт от шести лет в роли Product Manager в IT-продукте.
• Успешно запущенный в прод продукт или фича на LLM и понимание, как оценивать её качество после релиза.
• Понимание устройства LLM-продуктов (промпты, RAG, галлюцинации, стоимость токенов). Кодить не заставляем, но с ML-инженерами говоришь на одном языке.
• Написание ТЗ так, что команда работает без постоянных уточнений.
• Умение четко формулировать задачи дизайнерам. Базовые навыки в Figma будут плюсом.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Product Management
- LLM
- Machine Learning
- Data Science
- RAG
- Figma
- Roadmapping
- Customer Development
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM и понимания метрик качества.
Расскажите о вашем самом успешном продукте на базе LLM: как вы выстраивали систему оценки качества (evals) и с какими основными проблемами (галлюцинации, задержки) столкнулись?
Оценка навыков приоритизации в условиях управления несколькими продуктами.
Как вы подходите к жесткой приоритизации бэклога, когда у вас в управлении находятся сразу четыре продукта с разными целями?
Проверка умения находить баланс между стоимостью и эффективностью AI-решений.
Как вы принимаете решение о выборе конкретной модели или архитектуры (например, RAG vs Fine-tuning), учитывая стоимость токенов и latency?
Оценка навыков взаимодействия с пользователями и рынком.
Опишите ваш процесс проведения кастдевов в EdTech: какие инсайты вы получали от студентов или авторов курсов и как они влияли на roadmap?
Проверка технического кругозора и взаимодействия с DS-командой.
В какой момент вы решите, что задачу лучше решить 'хардкодом' (обычной логикой), а не с помощью нейросети? Приведите пример.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
