- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Product Manager (BI & AI)
Оценка ИИПозиция в стабильной аккредитованной ИТ-компании с понятным стеком и амбициозными задачами на стыке BI и AI. Гибридный формат работы в Москве и принадлежность к крупному бренду делают вакансию привлекательной для опытных специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы одновременно в продуктовом менеджменте и в технически сложных областях: BI-архитектуре и AI. Высокий уровень ответственности в рамках крупного холдинга и необходимость внедрения self-service решений повышают планку требований.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Product Manager в Москве в сфере BI/AI рыночный диапазон составляет от 300 000 до 450 000 рублей. Предложение СМ Лаб, вероятно, соответствует этим цифрам, учитывая масштаб группы «Спортмастер».
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в SM Lab уже сейчас
Присоединяйтесь к команде СМ Лаб и развивайте передовые BI и AI решения для крупнейшего ритейлера!
Описание вакансии
Senior Product Manager (BI & AI) СМ Лаб
Местоположение: Москва
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 14.07.2026
Требования:
• Опыт развития продуктов в области BI, аналитики
• Опыт роста использования продукта и self-service решений
• Понимание современных BI-платформ (Power BI, Tableau, Qlik)
• Понимание принципов построения семантического слоя
О компании
СМ Лаб — аккредитованная ИТ-компания в составе группы «Спортмастер». Специализируется на разработке и внедрении комплексных IT-решений, программного обеспечения и поддержке баз данных.
Откликнуться опубликована в @productjobgo
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- Product Management
- Artificial Intelligence
- Business Intelligence
- Data Analytics
- Power BI
- Qlik
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта внедрения культуры работы с данными.
Расскажите о вашем опыте внедрения self-service аналитики: с какими основными барьерами со стороны пользователей вы сталкивались и как их преодолевали?
Оценка технических знаний в области BI.
Как вы подходите к проектированию семантического слоя данных, чтобы обеспечить баланс между гибкостью для аналитиков и производительностью системы?
Проверка навыков приоритизации в BI-продуктах.
Как вы определяете приоритетность разработки новых дашбордов по сравнению с улучшением качества данных или внедрением AI-фич?
Оценка понимания современных трендов.
Какие сценарии использования AI в связке с BI вы считаете наиболее перспективными для ритейл-сектора в ближайшие 2 года?
Проверка лидерских качеств и влияния на бизнес.
