Команда рекламных технологий VK ищет ML Product Manager, который будет отвечать за создание, развитие и масштабирование рекламной модели на основе машинного обучения (ML). Эта модель будет использоваться в рекомендательных системах: лентах, клипах, Discover и других поверхностях — обеспечивая релевантность рекламы, высокий ROI для бизнеса и комфорт для пользователей.

Задачи

- Формировать стратегию и дорожную карту рекламного продукта в рекомендательных системах VK

- Управлять жизненным циклом ML-рекомендаций — от гипотез до A/B-тестов и масштабирования

- Находить баланс между бизнес-целями (доход, CTR, LTV), пользовательским опытом (engagement, удовлетворённость) и этичностью рекламы

- Анализировать метрики: показы, клики, конверсии, окупаемость, удовлетворённость пользователями

- Оценивать A/B-тесты и учитывать долгосрочные эффекты, а не только краткосрочные результаты

- Работать с моделями атрибуции и uplift-моделями, чтобы измерять реальную ценность рекламы

- Осуществлять координацию с командами: аналитиками, ML-инженерами, дизайнерами, коммерческими и продуктовыми специалистами

- Формулировать технические задания (PRD) и управлять бэклогом задач

- Подготавливать отчёты для стейкхолдеров с прозрачной аналитикой и рекомендациями

- Изучать рынок, конкурентов и тренды в рекламе для поиска инсайтов

- Формулировать гипотезы, основанные на данных и рынке, и проверять их в экспериментах

- Работать с двухсторонней экосистемой, учитывая интересы рекламодателей и пользователей

- Стратегически мыслить: формировать долгосрочное видение рекламной модели через 2–3 года и декомпозицию на этапы

Требования

- Опыт работы от 3 лет на позиции Product Manager / Product Owner, из которых минимум 1–2 года с ML-продуктами

- Понимание принципов машинного обучения, включая CTR-модели, коллаборативную фильтрацию, метрики оценки (AUC-ROC, Precision, Recall)

- Опыт в рекламе, рекомендательных системах или двухсторонних маркетплейсах — сильное преимущество

- Умение работать с данными: понимание A/B-тестирования, анализа метрик, атрибуции

- Глубокое понимание бизнес-процессов, связанных с рекламой: продажи, коммерция, KPI, ROI

- Умение формулировать технические задания и взаимодействовать с командами DS и ML-инженеров

- Аналитическое мышление, способность находить первопричины, критически оценивать данные

- Коммуникативные навыки, способность объяснять сложные вещи простым языком и убеждать стейкхолдеров

Будет плюсом

- Умение писать SQL для анализа данных

- Высшее образование в области компьютерных наук, математики, экономики или смежных дисциплин

- Портфолио с кейсами (предыдущие гипотезы, эксперименты, результаты)

- Знание экосистемы VK, её аудитории, продуктов и рекламных механизмов