Product owner команды разработки

Команда LLM B2C ищет РО на наш амбициозный проект – создание с «нуля» Фабрики проверки продуктовых гипотез для Блока B2C и экосистемы Сбера. Задача команды разработать и внедрить сервис, обеспечивающий возможность быстро проводить исследования потенциала новых продуктов Сбера, в которых применяются AI решения, включая GigaChat и другие LLM.

Наша команда является центром компетенций Блока B2C и экосистемы по внедрению в промышленные процессы AI решения и LLM моделей. Мы выполняем одновременно порядка 20 проектов по различным направлениям – это продукты/процессы банка, экосистемные продукты. Решаем сложные, но интересные задачи на стыке областей – математики и бизнеса. У этих задач нет готовых решений, при этом в качестве и скорости мы ежедневно конкурируем с лидерами индустрии искусственного интеллекта.

Основная задача РО – управление полным циклом жизни продукта (выдвижение и проверка гипотез, выстраивание стратегии, ведение бэклога, контроль метрик, ведение и контроль бюджета, работа с командой).

Обязанности

· Анализ бизнес кейсов заказчиков, выстраивание стратегии проверки гипотез и реализации пилотных проектов

· Определение ключевых функций и возможностей продукта

· Управление бэклогом и его реализацией в сроки

· Cовмещение роли РО и БА в части проработки процессов, составления требований для команды

· Управление командой разработки по методологии agile

· Взаимодействие с бизнес-заказчиками и смежными командами с целью реализации стратегии развития Банка

· Мониторинг метрик

· Общение с пользователями, сбор их "болей"

· Оптимизация пользовательского пути

Требования

· Опыт работы в роли РО по созданию технологического продукта

· Опыт работы СА или БА (обязателен)

· Глубокое понимание принципов продуктивизации AI решений (LLM)

· Опыт управления командой разработки по методологии agile

· Умение управлять продуктом в рамках дорожной карты с обозначенными сроками

· Промышленный опыт разработки на Python

· Опыт работы с реляционными СУБД и умение писать производительные запросы на SQL

· Понимание принципов ООП и шаблонов проектирования

· Понимание принципов разработки с использованием микросервисной архитектуры и сервисов контейнеризации

Будет плюсом:

· Понимание методологии и инструментов DevOps

· Опыт использования LLM моделей, langchain, langgraph

· Опыт работы с Kafka/RabbitMQ

Условия

· Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

· Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальную и годовую премию

· Корпоративный спортзал и зоны отдыха

· Уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

· Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи ипотеку для сотрудников выгоднее до 4%

· Бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

· Корпоративную пенсионную программу.