product owner AI-агентов

Сбер строит Enterprise Harness — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в банковском контуре. Memory-as-a-Service — единый платформенный сервис памяти, который помогает агентам сохранять значимый контекст, использовать накопленный опыт и персонализировать взаимодействие с пользователями между сессиями.

• Формировать продуктовое видение и стратегию направления Memory-as-a-Service, определять роадмап и приоритеты бэклога;
• Проводить продуктовые исследования: интервью с командами разработки агентов, анализ сценариев использования, обратной связи и инцидентов;
• Проектировать пользовательский путь для команд: от первого подключения сервиса до повседневной работы с памятью и оценки её качества;
• Отслеживать тренды в области agent memory и context engineering, оценивать применимость новых подходов и решений к задачам сервиса;
• Развивать сценарии использования краткосрочной и долгосрочной памяти и определять, как пользователи управляют её содержимым, жизненным циклом и доступом к данным;
• Совместно с data science и командами разработки проверять гипотезы и проводить эксперименты, оценивать влияние новых подходов на качество агентов и пользовательский опыт;
• Определять метрики качества и использования сервиса, отслеживать результаты и учитывать их при планировании развития;
• Готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрировать прогресс, обосновывать приоритеты и защищать продуктовые решения.

• Опыт работы Product Owner или Product Manager с платформенными или AI-продуктами от 3 лет;
• Опыт полного продуктового цикла: от исследования задач пользователей и проверки гипотез на прототипах и экспериментах до запуска и оценки результата;
• Понимание agent/LLM-ландшафта, принципов работы AI-агентов, RAG и подходов к организации краткосрочной и долгосрочной памяти;
• Умение анализировать исследования и новые решения в области AI-агентов, оценивать их ограничения и применимость к задачам продукта;
• Опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery;
• Опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобных;
• Английский язык на уровне, достаточном для работы с исследованиями, технической документацией и материалами международного рынка;
• Знание принципов работы OpenClaw/Hermes и Agent Harness;
• Будет плюсом опыт развития self-service инструментов, RAG-систем, сервисов персонализации и других внутренних продуктов для инженерных команд, опыт запуска продуктов в банках, финтехе или крупных компаниях, опыт публичных выступлений, наличие pet-projects, статей или практических кейсов по AI/GenAI и памяти AI-агентов.

• Годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Регулярные митапы и развитое DS-community;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.