Взаимодействие с продуктовыми командами: снятие и анализ потребностей, проработка и описание бизнес-требований к новому функционалу;
проработка пользовательских сценариев;
перевод бизнес-требований на технический язык, написание критериев тестирования и приемки;
взаимодействие с командой, состоящей из разработчиков, аналитиков, инженеров, DataScientist-ов: передача требований, написание технических заданий, контроль сроков и качества разработки;
курирование разработки и внедрения (синки, церемонии);
тестирование ML-моделей и нового функционала, оценка эффективности рекомендаций;
проведение А/Б тестов: дизайн эксперимента, выбор основных и прокси метрик, анализ результатов и принятие решений на базе изменений метрик;
определение SLA для сервисов рекомендаций, согласование с продуктовыми командами, подготовка требований для нагрузочных тестирований;
курирование постановки нового функционала на регулярное исполнение (мониторинг);
разбор багов после внедрения нового и текущего функционала рекомендаций;
постановка задач на обновление документации, контроль документации;
масштабирование поверхностей для прослушивания контента в стриминге.
Успех в роли обеспечат:
Опыт работы в продукте с ML-составляющей от 2-х лет в роли аналитика, менеджера проектов;
понимание процессов разработки, опыт постановки задач на разработку, написания технических заданий;
желательно понимание технических и продуктовых метрик для рекомендательных систем и ранжирования;
умение общаться на языке заказчика и задавать правильные вопросы, чтобы понять его “боль”;
структурное мышление: умение разложить большие задачи на части, оформить бизнес-требования и свои документы в понятном виде;
системность: умение отделить важное от второстепенного и систематизировать информацию;
самостоятельность: тебя не нужно контролировать, сам приходишь с идеями, вопросами, проблемами и решениями.