Менеджер продукта

Команда рекламных технологий занимается созданием, развитием и масштабированием рекламных моделей на основе машинного обучения для рекомендательных систем, включая ленты, клипы и другие поверхности.

• Формировать стратегию и дорожную карту рекламного продукта в рекомендательных системах;
• Управлять жизненным циклом ML-рекомендаций от гипотез до A/B-тестов и масштабирования;
• Находить баланс между бизнес-целями, пользовательским опытом и этичностью рекламы;
• Анализировать метрики показов, кликов, конверсий, окупаемости и удовлетворённости пользователей;
• Оценивать A/B-тесты с учётом долгосрочных эффектов;
• Работать с моделями атрибуции и uplift-моделями для измерения ценности рекламы;
• Координировать работу аналитиков, ML-инженеров, дизайнеров, коммерческих и продуктовых специалистов;
• Формулировать технические задания и управлять бэклогом задач;
• Подготавливать отчёты для стейкхолдеров с аналитикой и рекомендациями;
• Изучать рынок, конкурентов и тренды в рекламе;
• Формулировать и проверять гипотезы в экспериментах;
• Работать с двухсторонней экосистемой, учитывая интересы рекламодателей и пользователей;
• Формировать долгосрочное видение рекламной модели и декомпозировать его на этапы.

• Опыт работы от 3 лет на позиции Product Manager или Product Owner, включая минимум 1–2 года с ML-продуктами;
• Понимание принципов машинного обучения, включая CTR-модели, коллаборативную фильтрацию и метрики оценки (AUC-ROC, Precision, Recall);
• Умение работать с данными, включая A/B-тестирование, анализ метрик и атрибуцию;
• Глубокое понимание бизнес-процессов в рекламе: продажи, коммерция, KPI, ROI;
• Умение формулировать технические задания и взаимодействовать с командами DS и ML-инженеров;
• Аналитическое мышление и способность находить первопричины;
• Коммуникативные навыки и способность объяснять сложные вещи простым языком;
• Будет плюсом опыт в рекламе, рекомендательных системах или двухсторонних маркетплейсах, умение писать SQL для анализа данных, высшее образование в области компьютерных наук, математики или экономики, наличие портфолио с кейсами, знание экосистемы VK.

• Гибкий график работы;
• Офис в центре города;
• ДМС;
• Бонусы и скидки от партнеров;
• Профессиональная команда.