менеджер продукта финтех-сервисов

ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data и ML. Заказчик специализируется на цифровых решениях для крупнейших финансовых организаций, включая финтех-продукты, работу с большими данными и цифровизацию бизнес-процессов.

• Проводить SWOT-анализ конкурентов;
• Анализировать и подготавливать типовой профиль пользователя сервиса «Персону»;
• Анализировать рынок и тренды для нового направления развития сервиса;
• Проводить качественные и количественные исследования;
• Подготавливать CJM (Customer Journey Map);
• Разрабатывать и выбирать модели монетизации и основные метрики;
• Рассчитывать юнит-экономику;
• Рассчитывать прогнозный GMV;
• Оценивать влияние A/B-теста на метрики сервиса;
• Подготавливать дизайн экспериментов;
• Строить юзер-флоу (user flow);
• Ставить задачи на разработку прототипов сервисов;
• Создавать дорожную карту развития сервиса;
• Описывать пользовательские сценарии и декомпозировать фичи на таски;
• Приоритизировать бэклог развития сервиса;
• Презентовать и защищать проект развития функций системы перед ключевыми заказчиками;
• Проектировать взаимосвязи Сервиса с другими Сервисами и ЦС (Центральной Системой);
• Обеспечивать согласованность Стандарта качества Сервиса со Стандартом качества ЦС, в периметр которой входит Сервис;
• Контролировать соответствие реализованной функциональности Сервиса установленным требованиям;
• Участвовать совместно с МСС (Мониторингом и Сопровождением Сервисов) в анализе отклонений Метрик Сервиса и реализации мероприятий по достижению их целевых значений;
• Обеспечивать согласование параметров взаимодействия Сервиса с другими Сервисами и ЦС.

• Опыт работы Product Owner, управление проектами в IT от 3-х лет;
• Высшее образование;
• Опыт развития ИИ-решений в клиентской поддержке: контактный центр, чат-боты, интенты, RAG-поиск по базе знаний, аналитические ИИ-решения по обращениям пользователей;
• Опыт работы с NLP: интенты, классификация текста, эмбеддинги, векторные базы, RAG, когда LLM vs классификатор;
• Знание и умение применять ключевые метрики оценки качества моделей машинного обучения: Precision/Recall/F1/MAE/Gini, false positive/negative и цена ошибки, критерии вывода модели в прод;
• Понимание жизненного цикла модели: данные → обучение → оценка → прод; какие алгоритмы под какие задачи;
• Навыки постановки задач ML-команде: ТЗ на модель, данные, метрика, целевое значение, приёмка результата;
• Навыки дизайна экспериментов и работы с метриками;
• Понимание связи метрик модели с бизнес-метриками, умение доказывать причинность с учётом сезонности;
• Навыки использования продуктового инструментария: приоритизация, декомпозиция, дорожная карта, дискавери, CJM, персона, SWOT, юнит-экономика;
• Базовые навыки интеграции и работы с данными: SQL, BI, Power BI, DataLens, API, Kafka, RabbitMQ, JSON, XML, витрины;
• Навыки коммуникации с внутренними заказчиками, опыт защиты и презентации сервисов;
• Английский для чтения документации.

• Конкурентная зарплата, сумму обсуждают отдельно с каждым кандидатом;
• Оформление по ТК РФ;
• ДМС со стоматологией;
• Частичная компенсация затрат на спорт;
• Оплачиваемые больничные дни;
• Оплачиваемый бенч;
• Компенсация расходов на коворкинг;
• Прозрачная система Performance Review;
• Ментор на всё время работы;
• Поэтапная адаптация новых сотрудников;
• Доплаты за менторство, ведение обучающих курсов, ревью проектов и участие в других профессиональных активностях;
• Корпоративный портал с материалами для обучения и развития;
• Регулярные технические митапы и конференции;
• Корпоративы и тимбилдинги;
• Детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников.