Product Owner на DS проекты управления модельным риском

Мы создаём AIRiskOps — технологию безопасного использования AI-агентов в Банке. Это кросс командная инициатива, в которой учавствуют Риски, Безопасность. Продукт представляет собой платформенное решение, работающее в режиме near real-time мониторинга всех агентов Банка: от контроля вызовов агентов, скиллов до выявления аномалий, оценки качества их работы и предотвращения их нежелательных действий. Это направление находится на переднем крае индустрии — готовых аналогов на рынке практически нет.

Обязанности

• Стратегия и развитие: Формировать видение и дорожную карту (Roadmap) продукта, опираясь на бизнес-приоритеты, регуляторные требования и лучшие практики рынка (AI Safety, AI Governance, observability).
• Управление бэклогом и проектирование: Вести бэклог продукта: разрабатывать пользовательские пути (CJM), описывать сложные технические сценарии использования и декомпозировать задачи на понятные пользовательские истории и технические требования.
• Внедрение и R&D: Валидировать гипотезы через MVP-подход и последовательно переводить исследовательские идеи в работающие функции, обеспечивая высокое удобство (Developer Experience) для внутренних команд-разработчиков.
• Оценка эффективности: Определять ключевые метрики успеха продукта и отслеживать их достижение, оценивая реальную пользу, качество внедрения и снижение рисков.

Требования

Продуктовый менеджмент:

Уверенный опыт в роли Product Owner / Product Manager на IT- или Data/ML-продуктах. Навыки построения пользовательских путей (CJM / User Journeys) и описания сложных технических сценариев использования. Умение работать с бэклогом: сбор требований, декомпозиция, приоритизация (RICE, WSJF или аналоги), написание понятных пользовательских историй. Опыт развития платформенных продуктов и понимание мышления внутренних пользователей-разработчиков (platform engineering mindset).

AI и машинное обучение:

Понимание ландшафта машинного обучения: классический ML, LLM, AI-агенты — их возможности, ограничения и типичные сценарии применения. Понимание жизненного цикла ML-модели от сбора данных до продакшн-мониторинга. Понимание архитектуры AI-агентов. Опыт проектирования и практического применения скиллов — инструментов и функций, которые агент вызывает для выполнения задач.

Будет вашим преимуществом:

Технический бэкграунд — например, вы начинали как Data Scientist, ML-Engineer или Data Engineer, а затем перешли в управление продуктом. Опыт работы в Банке, Финтехе или крупном Enterprise с пониманием специфики работы с данными, комплаенса и требований регуляторов.

Знакомство с концепциями observability и потоковой обработки данных (NRT-пайплайны, стриминг событий), поскольку продукт работает в режиме мониторинга в реальном времени.

Личные качества:

Готовность к высокой неопределённости: вы умеете работать в условиях R&D, где нет готовых рыночных аналогов, и способны превращать гипотезы в работающие продукты. Системное мышление: умение видеть картину целиком — от бизнес-ценности для Банка до архитектуры агентного пайплайна.

Коммуникация: способность говорить на одном языке и с бизнес-заказчиками, и с узкими техническими специалистами (Data Science, DevOps, InfoSec).

Самостоятельность: умение принимать решения в условиях неполной информации, проактивно двигать продукт и нести ответственность за результат.

Условия

• Прозрачное вознаграждение: Официальное трудоустройство, конкурентная заработная плата
• Забота о здоровье: Полис ДМС с первого дня работы.
• Финансовая поддержка: Льготные условия по ипотечному кредитованию для сотрудников.
• Непрерывное развитие: Доступ к программам СберУниверситета, внешним образовательным платформам и сотням внутренних курсов для профессионального и личного роста.
• Гибкость и комфорт: Гибридный формат работы. Для тех, кто предпочитает офис, доступны современные пространства с эргономичными рабочими местами, зонами для тишины, коллаборации и отдыха.
• Сильное окружение: Возможность работать бок о бок с одними из лучших инженеров, дата-сайентистов и продуктовых специалистов на рынке.
• Спорт и well-being: Участие в корпоративных спортивных программах для поддержания баланса, энергии и здорового образа жизни.