продакт-менеджер

Авито — один из крупнейших классифайдов и маркетплейсов, объединяющий продавцов и покупателей товаров, услуг, недвижимости, работы и транспорта. Команда монетизации развивает продукты, помогающие продавцам достигать результатов на платформе, и управляет механиками платных услуг, промо объявлений, аукционными механизмами, транзакционными продуктами и алгоритмическими решениями. Направление Auction Efficiency занимается повышением эффективности аукционных инструментов с использованием данных, ML-моделей и продуктовых подходов.

• Развивать продуктовую стратегию направления, выстраивая её на пересечении машинного обучения, аукционного ранжирования, рекомендаций и монетизации;
• Искать новые возможности для увеличения эффективности аукционов, роста выручки, повышения ценности для продавцов и улучшения пользовательского опыта;
• Приоритизировать продуктовые инициативы на основе аналитики данных, экономики продукта и поведения продавцов;
• Взаимодействовать с аналитиками, инженерами и Data Science-специалистами для разработки и совершенствования ML-моделей;
• Адаптировать ML-оценки для использования в аукционном ранжировании, рекомендациях, подсказках по цене и других продуктовых сервисах;
• Преобразовывать бизнес-проблемы в задачи для команд разработки, аналитики и Data Science;
• Разрабатывать систему метрик для оценки продуктов, включая guardrail-метрики и показатели инкрементальности;
• Проводить декомпозицию сложных задач и инициировать аналитические или продуктовые исследования;
• Запускать эксперименты, анализировать результаты и принимать решения о внедрении решений на масштабе;
• Соблюдать баланс между ростом выручки и улучшением опыта пользователей;
• Обосновывать предлагаемые решения перед руководством и кросс-функциональными командами;
• Формировать долгосрочные продуктовые планы на 6–12 месяцев вперёд.

• Опыт управления сложными продуктами, в которых ключевую роль играют алгоритмы, данные, аналитика или ML;
• Понимание работы ML-продуктов: моделей предсказательного анализа, ранжирования, экспериментальных подходов и метрик качества;
• Умение анализировать причинно-следственные связи, работать с показателями A/B-тестов и оценивать компромиссы между метриками;
• Опыт построения решений, основанных на алгоритмах ранжирования, ставок, трафикового распределения или рекомендаций;
• Навыки самостоятельного поиска продуктовых возможностей, разработки инициатив и доведения их до результата;
• Умение трансформировать бизнес-задачи в постановку для технических специалистов;
• Навык уверенного обоснования сложных идей перед руководством и коллегами;
• Понимание основ экономики маркетплейса: ценностей продавцов, ожиданий покупателей, ликвидности платформы и моделей монетизации;
• Навык автономной работы и влияния на процессы без прямого управления большими командами;
• Будет плюсом опыт работы в маркетплейсах, классифайдах, e-commerce, рекламных продуктах, аукционах или механизмах ставок, сотрудничество с Data Science-командами, понимание механик seller experience и опыт запуска проектов с алгоритмической ценностью.

• Прозрачная система премий;
• Личный бюджет на обучение;
• ДМС со стоматологией с первого дня;
• Офис в Москве рядом с метро «Белорусская» с терапевтом и массажистом.