Ведущий технический продакт-менеджер в команду LLM
Оценка ИИАвито — топовый работодатель с сильной инженерной культурой. Работа над LLM-платформой сейчас является одним из самых перспективных и высокооплачиваемых направлений в IT.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких технических знаний в области LLM и сильных навыков управления платформенными продуктами в масштабах крупного тех-гиганта.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для ведущих продакт-менеджеров в сфере AI/LLM в России значительно выше среднего по рынку из-за дефицита кадров с такой специализацией. Авито обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхнему децилю рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Ведущий технический продакт-менеджер в команду LLM
Мы ищем технического продакт-менеджера, который будет развивать платформенные продукты для команд Авито: LLM Gateway для подключения к языковым моделям и LLM Eval для оценки качества LLM-проектов.
В центре работы — изучение потребностей внутренних команд и развитие стратегии обеих платформ. Также предстоит запускать решения вместе с техническими командами и оценивать их пользу.
Откликнуться*➡️*
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Product Management
- LLM
- API Gateway
- AI Evaluation
- Platform Products
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат приоритизирует задачи при создании инструментов для других разработчиков.
Как вы определяете приоритетность фич для внутренних платформенных продуктов, таких как LLM Gateway?
Проверка технической грамотности в области оценки качества генеративных моделей.
Какие метрики вы считаете ключевыми для LLM Eval и как планируете автоматизировать процесс оценки качества ответов?
Выявление способности работать с внутренними стейкхолдерами.
Опишите ваш опыт сбора требований у технических команд: как вы разделяете 'хотелки' и реальные бизнес-потребности?
Проверка понимания архитектуры LLM-решений.
С какими основными техническими вызовами вы сталкивались при интеграции различных LLM (OpenAI, локальные модели) в единый шлюз?
Оценка продуктового мышления в разрезе эффективности.
Как вы измеряете успех и ROI (окупаемость) внутренних инфраструктурных ИИ-инструментов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
