- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 370 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Product Manager
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных продактов с сильным техническим бэкграундом. Четкие требования, работа с современным стеком (ML/Data) и гибкий формат работы делают предложение конкурентным.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием глубокой экспертизы одновременно в управлении продуктом и в специфике ML (метрики, разметка, антифрод). Роль Senior-уровня предполагает наличие опыта запуска сложных внутренних data-продуктов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 300-370 тысяч рублей полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для позиции Senior Product Manager в сфере Data/ML в России. Это крепкое предложение для специалистов данного уровня.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в deeplay уже сейчас
Присоединяйтесь к команде deeplay и создавайте инновационные ML-продукты в сфере антифрода и аналитики!
Описание вакансии
Senior Product Manager в deeplay
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 300 000 ₽ – 370 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, удаленно/гибрид/офис.
*📌*Наши ожидания:
– 4+ лет опыта в Product Management, из них значимая часть — в data и ML-продуктах;
– практический опыт в одном или нескольких направлениях: антифрод, риск-аналитика, поведенческая аналитика, скоринг — или близкий опыт в рекомендательных системах и trust & safety;
– практическое понимание специфики ML-продуктов: отличное знание ML-специфичных метрик, качество данных и разметки, проверка качества решений до и после внедрения, компромиссы при запуске;
– уверенный SQL как рабочий инструмент;
– опыт запуска или развития внутренних data-продуктов.
Подробнее о вакансии Откликнуться.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- Product Management
- Machine Learning
- SQL
- Recommendation Systems
- Risk Analysis
- Anti-fraud Systems
- Scoring
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка продуктового мышления в контексте ML-специфики.
Как вы определяете успех ML-модели до её внедрения в продакшн и какие бизнес-метрики связываете с техническими метриками (Precision/Recall)?
Оценка опыта в одном из ключевых направлений компании.
Расскажите о вашем опыте работы с антифрод-системами или скорингом: какие основные вызовы вы встречали при работе с данными?
Проверка технических навыков и самостоятельности.
Приведите пример сложного SQL-запроса, который вам приходилось писать для анализа поведения пользователей или качества данных.
Оценка умения работать с внутренними заказчиками.
С какими сложностями вы сталкивались при внедрении внутренних data-продуктов и как вы их преодолевали?
Проверка понимания жизненного цикла ML-разработки.
