Команда LLM B2C ищет РО на наш амбициозный проект – создание с «нуля» Фабрики проверки продуктовых гипотез для Блока B2C и экосистемы Сбера. Задача команды разработать и внедрить сервис, обеспечивающий возможность быстро проводить исследования потенциала новых продуктов Сбера, в которых применяются AI решения, включая GigaChat и другие LLM.
Наша команда является центром компетенций Блока B2C и экосистемы по внедрению в промышленные процессы AI решения и LLM моделей. Мы выполняем одновременно порядка 20 проектов по различным направлениям – это продукты/процессы банка, экосистемные продукты. Решаем сложные, но интересные задачи на стыке областей – математики и бизнеса. У этих задач нет готовых решений, при этом в качестве и скорости мы ежедневно конкурируем с лидерами индустрии искусственного интеллекта.
Основная задача РО – управление полным циклом жизни продукта (выдвижение и проверка гипотез, выстраивание стратегии, ведение бэклога, контроль метрик, ведение и контроль бюджета, работа с командой).
Обязанности
· Анализ бизнес кейсов заказчиков, выстраивание стратегии проверки гипотез и реализации пилотных проектов
· Определение ключевых функций и возможностей продукта
· Управление бэклогом и его реализацией в сроки
· Cовмещение роли РО и БА в части проработки процессов, составления требований для команды
· Управление командой разработки по методологии agile
· Взаимодействие с бизнес-заказчиками и смежными командами с целью реализации стратегии развития Банка
· Мониторинг метрик
· Общение с пользователями, сбор их "болей"
· Оптимизация пользовательского пути
Требования
· Опыт работы в роли РО по созданию технологического продукта
· Опыт работы СА или БА (обязателен)
· Глубокое понимание принципов продуктивизации AI решений (LLM)
· Опыт управления командой разработки по методологии agile
· Умение управлять продуктом в рамках дорожной карты с обозначенными сроками
· Промышленный опыт разработки на Python
· Опыт работы с реляционными СУБД и умение писать производительные запросы на SQL
· Понимание принципов ООП и шаблонов проектирования
· Понимание принципов разработки с использованием микросервисной архитектуры и сервисов контейнеризации
Будет плюсом:
· Понимание методологии и инструментов DevOps
· Опыт использования LLM моделей, langchain, langgraph
· Опыт работы с Kafka/RabbitMQ
Условия
· Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
· Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальную и годовую премию
· Корпоративный спортзал и зоны отдыха
· Уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
· Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи ипотеку для сотрудников выгоднее до 4%
· Бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
· Корпоративную пенсионную программу.
Похожие вакансии