Product Owner на DS-проекты управления модельным риском (AI)
Описание
Локация: Москва, Россия; гибридный формат работы
Зарплата: 350 000–550 000 ₽ в месяц на руки
Компания
Сбер развивает AIRiskOps — платформенное решение для безопасного использования AI-агентов в Банке.
Что делать
Формировать видение, стратегию и дорожную карту продукта с учетом бизнес-приоритетов, регуляторных требований, AI Safety и AI Governance.
Вести продуктовый бэклог, собирать и декомпозировать требования, описывать пользовательские пути и сложные технические сценарии.
Валидировать гипотезы через MVP и переводить исследовательские идеи в работающие функции для внутренних команд-разработчиков.
Развивать платформу для near real-time мониторинга вызовов и скиллов AI-агентов, выявления аномалий, оценки качества и предотвращения нежелательных действий.
Определять метрики успеха и оценивать пользу продукта, качество внедрения и снижение рисков.
Требования
Опыт работы Product Owner или Product Manager на IT-, Data- или ML-продуктах.
Навыки построения CJM и User Journeys, сбора требований, приоритизации и написания пользовательских историй.
Понимание классического ML, LLM, AI-агентов, жизненного цикла ML-модели и архитектуры AI-агентов.
Опыт проектирования и применения скиллов — инструментов и функций, которые AI-агент вызывает для выполнения задач.
Понимание платформенных продуктов и мышления внутренних пользователей-разработчиков.
Готовность работать в условиях высокой неопределенности, взаимодействуя с бизнесом, Data Science, DevOps и InfoSec.
Хорошо, если есть
Технический опыт в роли Data Scientist, ML Engineer или Data Engineer.
Опыт в банке, финтехе или крупной enterprise-компании с пониманием работы с данными, комплаенса и регуляторных требований.
Знакомство с observability, потоковой обработкой данных, NRT-пайплайнами и стримингом событий.
Культура и преимущества
Официальное трудоустройство и конкурентная заработная плата.
Полис ДМС с первого дня работы.
Льготные условия ипотечного кредитования для сотрудников.
Доступ к программам СберУниверситета, внешним образовательным платформам и внутренним курсам.
Гибридный формат, современные офисные пространства и корпоративные спортивные программы.
Работа вместе с инженерами, дата-сайентистами и продуктовыми специалистами.