ПАО «Сбербанк»
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. Место работы: г Москва Требуемый опыт: Более 6 лет 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.
Зарплата
Не указано