Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Управление по работе с данными ИИ обеспечивает полный цикл работы с данными для продуктовых команд и предоставляет аналитические инструменты и сервисы. Подразделение создаёт платформу, которая предоставляет данные специализированных доменов по запросу, а также инструменты для работы с ними.
задачи
Формировать продуктовую стратегию платформы сбора и обогащения данных для задач дообучения фундаментальных ИИ-моделей;
Собирать и приоритизировать требования от специалистов по данным, ML-инженеров и платформенных команд;
Формировать продуктовые инициативы;
Управлять бэклогом продукта;
Декомпозировать задачи, формализовать требования, ставить цели и критерии успеха;
Контролировать качество данных;
Внедрять метрики и процессы контроля качества;
Организовывать регулярные оценки моделей;
Анализировать рынок решений в области передовых моделей, синтетических данных и подготовки данных для обучения фундаментальных моделей;
Проводить демонстрации и презентации для внутренних и внешних заинтересованных сторон;
Готовить материалы для внутренних и внешних заинтересованных сторон.
требования
Опыт работы Product Owner или Product Manager от 2 лет в ML- или AI-продуктах, желательно с фокусом на платформы данных, ML-платформы или модели;
Уверенные навыки управления бэклогом, планирования и приоритизации задач в Agile/Scrum;
Опыт работы в Jira или сопоставимых системах;
Практический опыт работы с продуктовыми метриками и построения дерева метрик;
Способность извлекать инсайты из данных, проводить продуктовую аналитику и эксперименты;
Умение формулировать продуктовые гипотезы на основе данных;
Сильные коммуникационные навыки;
Опыт взаимодействия с инженерными и ML-командами;
Понимание архитектуры платформ данных, включая ETL/ELT, озёра и хранилища данных;
Практический опыт обучения и дообучения моделей, включая классические ML-модели, глубокие нейросети и/или LLM;
Опыт работы с конвейерами подготовки данных, мониторинга и переобучения моделей;
Понимание особенностей дообучения фундаментальных моделей LLM, vision и мультимодальных моделей;
Опыт работы с инструктивными наборами данных и синтетическими данными;
Опыт работы с современными передовыми моделями и фреймворками;
Опыт использования готовых foundation-моделей и их адаптации под прикладные задачи;
Опыт работы с API-продуктами и/или продуктами по модели Data as a Service;
Будет плюсом опыт работы с BI-инструментами и платформами аналитики, например Metabase и Apache Superset.
условия
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Система обучения для профессионального и карьерного развития;
Расширенный полис ДМС с первого дня работы;
Страхование для семьи;
Льготная программа ипотеки для сотрудников;
Бесплатная подписка СберПрайм+;
Скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.