ML-продакт-менеджеры в Т-Команде разрабатывают продукты, где искусственный интеллект — ядро, а не фича. Наши направления работы: — AI для операционных подразделений. Развиваем LLM-агентов, голосовых помощников, речевую аналитику и другие инструменты. — Пользовательские продукты. Разрабатываем фичи для сервисов в приложении Т-Банка: ассистентов, персональные рекомендации, умный поиск. — Умное рабочее пространство. Внедряем AI в рутинные задачи: поиск по корпоративным данным, интеллектуальные функции в чате, помощники, адаптированные под профессии. — AI-платформа. Развиваем сервис, который позволяет продуктовым командам самостоятельно создавать и масштабировать AI-продукты. Ежемесячно им пользуются 2 тысячи коллег. Почему у нас интересно: — Делаем то, чего никто не делал: создаем продукты и фичи, которых не было на рынке до нас. — Поддерживаем автономность: болеем за задачи и не ограничиваем свободу действий. — Помогаем расти: можно прокачивать знания в ML и расти в роли эксперта или выбрать траекторию лида и в будущем управлять командой.
Обязанности:— Искать, где ML решит проблему пользователя лучше, чем при классическом подходе
— Превращать бизнес-проблему в измеримую ML-задачу
— Приоритизировать гипотезы с учетом стоимости и сложности ML-решения
— Запускать эксперименты с моделями и проверять, как их изменение влияет на продукт и метрики
— Контролировать модель от идеи до продакшена и следить за ее качеством
— Работать в связке с дата-сайентистами, ML-инженерами и разработчиками
Требования:— У вас есть опыт запуска AI-продуктов — от постановки задачи до внедрения и мониторинга в продакшене
— Проводили A/B-тесты с ML-моделями — понимаете, чем они отличаются от обычных продуктовых экспериментов
— Выстраивали процесс разметки данных: создавали инструкции, контролировали качество асессоров и другие этапы
— Понимаете, как оценивать разные типы ML-моделей и почему нет единой метрики качества
— Умеете преобразовать бизнес-задачу в техническое задание для ML-команды и обратно
Условия:— Работу в продуктовых командах, множество данных, развитую культуру тестирования и data-driven-, informed-, inspired-подходы к принятию решений
— Работу над MLP вместо MVP. Мы делаем так, чтобы продукт не только был жизнеспособным, но и нравился пользователям
— Сильное комьюнити продактов: внутренние и внешние митапы, участие в конференциях, обмен best practices
— Постоянное развитие продуктовой культуры: собственную платформу для A/B-тестирования, инструменты для работы с данными, сбора фидбэка и проведения исследований, AI-центр
— Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть все что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации. Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом
— Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
— ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.