Чем предстоит заниматься

- Формировать видение, дорожную карту и бэклог Online FeatureStore; определять объём MVP и последовательность подключения моделей;

- Собирать требования от команд Data Science, рисков и других пользователей: какие признаки нужны, из каких источников, с какой частотой обновления и допустимой задержкой;

- Вместе с архитекторами и разработчиками прорабатывать сценарии расчёта признаков, интеграции с источниками, API чтения и устройство online-хранилища;

- Согласовывать требования к доступности сервиса, свежести и качеству данных, согласованности online- и offline-признаков, мониторингу и восстановлению после сбоев;

- Вести задачи от постановки до приёмки: фиксировать критерии готовности, управлять зависимостями, согласовывать решения со смежными командами и снимать блокеры;

- Организовать пилот MVP, подключение первых моделей и оценку результата для их пользователей;

- Прорабатывать следующие сценарии развития продукта, включая пересчёт признаков по событиям и применимость сервиса для антифрода.

Наши ожидания от кандидата

- Опыт работы Product Owner / Technical Product Owner с технически сложным продуктом: платформой данных, ML-платформой, сервисом обработки данных или внутренним API;

- Умение переводить потребности пользователей в технически проверяемые требования и приоритизировать задачи с учётом ценности, рисков и зависимостей;

- Понимание жизненного цикла ML-моделей и того, как признаки рассчитываются, хранятся и передаются в модель при обучении и применении;

- Знакомство с архитектурой распределённых систем и обработкой данных: пакетные и потоковые процессы, очереди событий, хранилища, API;

- Умение обсуждать с инженерной командой задержку ответа, свежесть данных, отказоустойчивость, качество данных и нагрузку, не подменяя собой архитектора или технического лидера;

- Опыт взаимодействия с несколькими командами и доведения продукта до работающего результата.

- Будет преимуществом:

- Практический опыт с Feature Store, real-time ML или скоринговыми системами;

- Знакомство с Kafka, Spark Structured Streaming, Cassandra, Airflow, S3 и инструментами мониторинга;

- Опыт работы с банковскими данными и требованиями к управлению доступом, аудиту и надёжности сервисов;

- Опыт запуска платформенного продукта, которым пользуются несколько команд с разными сценариями.

Что мы предлагаем взамен

- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;

- Работа в agile-команде;

- Удаленный формат работы;

- Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;

- Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;

- Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;

- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.