- Страна
- Россия
Product Owner
Оценка ИИИнтересная роль в крупной компании Aston с фокусом на передовые технологии (AI/NLP). Четкие требования и актуальный стек делают вакансию привлекательной для опытных специалистов, однако отсутствие указанной вилки зарплаты снижает прозрачность.
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 NLP и Machine Learning (RAG, эмбеддинги, метрики моделей) в сочетании с продуктовыми компетенциями. Требуется опыт работы именно с ИИ-решениями в клиентском сервисе от 3 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Product Owner уровня Senior в российском финтехе с глубокой экспертизой в AI обычно находится в диапазоне 300 000 – 450 000 рублей. Данная вакансия требует специфических знаний NLP, что может поднять планку выше среднего по рынку.
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
*👨💻* Product Owner Aston
*▪️*Компания Aston
*▪️*Домен #FinTech
*▪️*Формат #УдаленкаРФ
В поисках Product Owner.
Чего мы ждем от специалиста?
- опыт работы Product Owner, управление проектами в IT от 3-х лет;
- наличие законченного высшего образования;
- опыт развития ИИ-решений в клиентской поддержке: контактный центр, чат-боты, интенты, RAG-поиск по базе знаний, аналитические ИИ-решения по обращениям пользователей;
- опыт работы с NLP: интенты, классификация текста, эмбеддинги, векторные базы, RAG, когда LLM vs классификатор;
- знания и умение применять ключевые метрики оценки качества моделей машинного обучения: Precision/Recall/F1/MAE/Gini, false positive/negative и цена ошибки, критерии вывода модели в прод.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- NLP
- Machine Learning
- RAG
- LLM
- Python
- Data Analysis
- Project Management
- Fintech
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания технической составляющей RAG-систем, указанных в требованиях.
Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-поиска: с какими основными проблемами качества ответов вы сталкивались и как их решали?
Важно понять, как кандидат соотносит точность модели с бизнес-результатами.
Как вы определяете 'цену ошибки' при выводе NLP-модели в продакшн и какие значения Precision/Recall были для вас критическими в прошлых проектах?
Оценка навыков приоритизации в специфическом домене ИИ.
Как вы приоритизируете задачи в бэклоге, когда стоит выбор между улучшением точности существующей модели и внедрением новой фичи для пользователей?
Проверка опыта работы с классификацией текстов.
В каких случаях вы бы предпочли использовать классический классификатор текста вместо LLM, и наоборот?
Оценка продуктового мышления в контексте клиентской поддержки.
Какие ключевые бизнес-метрики (не технические) изменились после внедрения ваших ИИ-решений в контакт-центре?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
