Наше решение предоставляет ИИ-агентам контекст, сформированный на основе данных из внутренних корпоративных систем. Технологический стек построен на графе знаний, векторном и полнотекстовом поиске с использованием LLM-обогащения извлекаемых данных.

Обязанности

Стратегическое планирование: формирование продуктового видения и дорожной карты (Roadmap) развития решения на горизонте 1–2 лет.

Внедрение и интеграция: обеспечение бесшовной интеграции с внутренними

потребителями (AI-агенты в разработке ПО, инструменты Spec Driven Development, AI-ассистент разработчика).

Метрики и лояльность: привлечение и удержание пользователей, системная работа над повышением показателей CSI и CSAT.

Экономика продукта: контроль стоимости инференса, развитие метрик качества

извлечения данных (retrieval) и проведение экспериментов, доказывающих бизнес-эффект от использования контекста.

Governance (модель управления): проектирование и внедрение модели управления контекстом в организации (определение уровней доступа, зон ответственности и регламентов разрешения конфликтов).

Требования

* Опыт в Product Management: от 5 лет в роли продакт-менеджера. Обязателен опыт работы с платформенными или инфраструктурными решениями (Developer Platforms, Data/ML Platforms, корпоративный поиск).

* Успешный адопшн: подтвержденный кейс вывода платформы на внутренний рынок в условиях необязательного (добровольного) внедрения пользователями.

* Построение операционных моделей: опыт создания операционных моделей «с нуля» (распределение ролей, зон ответственности и регламентов взаимодействия между подразделениями).

* Экспертиза в LLM & Retrieval: практический опыт создания LLM-приложений. Вы понимаете физику контекстного окна модели, особенности его роста, разницу и синергию графового и векторного поиска, а также принципы работы протокола MCP.

* Готовы аргументированно дискутировать с инженерами на одном языке.

* Работа с качеством данных: опыт управления продуктами, где качество поиска и извлечения информации является ключевой ценностью.

* Умение проектировать метрики оценки retrieval и проводить эксперименты в условиях высокой неопределенности.

* Стейкхолдер-менеджмент: опыт эффективных коммуникаций и защиты решений на уровне топ-менеджмента (C-level, вице-президенты), а также взаимодействия с регуляторными и смежными функциями.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Тульская

* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера