Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Guardrails — это trust layer платформы: слой, без которого ни один агент не выходит в промышленный контур. Мы решаем задачу, которая определяет скорость всей AI-трансформации: как дать десяткам команд запускать агентов быстро, но так, чтобы каждый агент оставался предсказуемым, объяснимым и безопасным. Ищем Product Owner, который возьмёт направление в ownership: сформирует продуктовое видение и стратегию, выстроит роадмап, найдёт баланс между строгостью политик и скоростью команд и доведёт решение до промышленной эксплуатации и массового подключения.

Обязанности

* формировать продуктовое видение и стратегию направления Guardrails: от отслеживания трендов, формирования гипотез и discovery до роадмапа и релизов; вести и приоритизировать бэклог

* проектировать пользовательский путь команд: как агент подключается к Guardrails, как настраивает политики, как разбирает срабатывания и меняет конфигурацию

* определять продуктовые метрики и следить за ними: точность и полнота срабатываний, latency, покрытие сценариев, adoption и удержание команд-пользователей

* проводить продуктовые исследования: интервью с командами, анализ обращений и инцидентов, изучение рынка и практик безопасности LLM

* запускать и анализировать эксперименты: A/B на порогах и политиках, поэтапный раскат, оценка влияния на качество агентов и на пользовательский опыт

* отвечать за внутренний go-to-market: онбординг команд, документация, коммуникация изменений политик, поддержка перехода на новые версии

* координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, ИБ и инфраструктурой

* готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрация прогресса, обоснование приоритетов, защита продуктовых решений

Требования

* опыт развития платформ или агентных сред от 3х лет

* опыт полного продуктового цикла: discovery, формулирование гипотез, запуск, замер результата, итерации

* понимание agent/LLM-ландшафта: как устроены AI-агенты, где у них возникают риски и как эти риски митигируются

* опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery

* умение строить продуктовую аргументацию на данных: выбирать метрики, интерпретировать их и защищать решения перед стейкхолдерами

* умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения

* опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобными

* знание принципов работы Agent Harness

Условия

* комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

* льготная ипотека для каждого сотрудника

* бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

* корпоративная пенсионная программа

* отсутствие строгого дресс-кода.