Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Product Owner (AI/Engineering)
Оценка ИИИнтересная и современная роль на стыке AI и Product Management. Вакансия предлагает работу с передовым стеком технологий, хотя отсутствие указанной зарплаты является минусом.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием 'гибридного' профиля: нужно быть одновременно сильным инженером (Python/Go/C#) и опытным менеджером продукта с глубоким пониманием LLM.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Product Owner с глубоким инженерным бэкграундом и опытом в LLM рыночные вилки значительно выше средних по рынку продакт-менеджмента из-за дефицита таких специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Get experts уже сейчас
Если вы готовы объединить глубокую инженерную экспертизу с продуктовым видением, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Вакансии для руководителей Work For Top в Телеграм https://t.me/workfortop
Вакансии для руководителей Work For Top в Макс https://max.ru/workfortop
*🌀* Product Owner
Задачи - спецификации и прототипы, кодинг с ИИ, архитектура бэкенда и API, полный lifecycle фич, работа с бизнесом и пользователями, ETL и MLOps, CI/CD, тестирование и безопасность. - Кандидат будет связующим звеном между продуктом и разработкой: переводить бизнес-цели в архитектуру MVP, писать и ревьюить код с LLM-инструментами (Claude, Copilot, Codex), управлять пайплайнами и сопровождать фичи в проде
Требования - С инженерным опытом и практикой в ИИ.
- 3+ года в разработке + 1–2 года в продукте; опыт с LLM в продакшне; владение Python/Go/Java/C#; знание ML/LLM-фреймворков, MLOps, баз данных; продуктовое мышление; навыки коммуникации, самостоятельность и умение работать в неопределённости.
Контакты
- ТГ Откликнуться / Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Product Management
- C++
- Python
- LLM
- CI/CD
- MLOps
- API
- Java
- Architecture
- ETL
- Go
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта использования ИИ в разработке.
Расскажите о вашем опыте использования LLM-инструментов (Claude, Copilot) в процессе написания и ревью кода: как это повлияло на скорость и качество?
Оценка технической экспертизы в области машинного обучения.
Какие основные вызовы вы видите при внедрении LLM в продакшн и как вы решали вопросы MLOps и мониторинга таких моделей?
Проверка навыка трансформации бизнес-идей в технические решения.
Опишите процесс, как вы переводите абстрактную бизнес-цель в архитектуру MVP: какие этапы спецификации и прототипирования вы считаете критическими?
Оценка опыта работы с данными.
С какими ETL-процессами вы работали и как обеспечивали безопасность данных при интеграции с внешними API нейросетей?
Проверка гибкости и самостоятельности.
