Product Manager

Платформа Agent Execution Framework обеспечивает разработку, исполнение и сопровождение GenAI-агентов в контуре банка, помогая командам ускорять запуск агентных сценариев в промышленную среду, контролировать качество решений и расширять инструментарий для разработки, оценки и эксплуатации агентов.

• Формировать и приоритизировать бэклог платформенных инструментов для оценки качества агентов и удобства их разработки;
• Развивать продуктовые направления вокруг LLM-as-a-Judge, универсальных агентов, памяти, скиллов и безопасной среды исполнения;
• Развивать продуктовые возможности для команд разработки агентов: evals, наблюдаемость, эксперименты, удобство интеграции и эксплуатации;
• Собирать обратную связь от внутренних команд-пользователей и переводить её в понятные требования, сценарии и критерии готовности;
• Определять метрики продукта и критерии качества, полезности и зрелости платформенных функций;
• Координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, инфраструктурой и пользователями платформы;
• Прорабатывать гипотезы по новым инструментам и функциям, которые ускоряют создание агентов и повышают их качество в промышленном контуре;
• Готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрация прогресса, обоснование приоритетов, защита продуктовых решений.

• Опыт развития платформ или агентных сред от 3 лет;
• Опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery;
• Понимание agent/LLM-ландшафта, основных паттернов построения AI-агентов и подходов к оценке их качества;
• Опыт формулирования продуктовых требований, критериев приёмки и метрик для сложных технических продуктов;
• Умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения;
• Опыт проведения интервью, сбора обратной связи и валидации гипотез с внутренними пользователями продукта;
• Понимание жизненного цикла разработки платформенных решений и зависимости между продуктом, архитектурой и эксплуатацией;
• Опыт работы в среде с высокими требованиями к надёжности, безопасности и согласованию изменений;
• Знание принципов работы OpenClaw и Harness;
• Будет плюсом опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобными.

• Комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготная ипотека для каждого сотрудника;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
• Отсутствие строгого дресс-кода.