Менеджер продукта HR Tech

чем предстоит заниматься:

• Стратегия и видение: определять, где строим новый ИИ-инструмент, а где встраиваем ИИ-функцию в существующий сервис; формировать и защищать продуктовое видение и roadmap периметра, увязывая их с бизнес-целями и метриками эффективности сотрудников.
• Discovery и гипотезы: проводить интервью с сотрудниками и руководителями, наблюдать за реальной работой, анализировать рутину и точки потери времени; вести и приоритизировать бэклог идей; проверять гипотезы прототипами, промпт-экспериментами и пилотами на ограниченной группе — от проблемы и ценности до решения и реализуемости.
• Проектирование и запуск: описывать целевую логику продукта, включая подсказки, defaults, обработку ошибочных ответов модели и участие человека там, где нужен контроль; готовить требования и ТЗ с критериями приёмки; сопровождать реализацию до релиза вместе с инженерами, аналитиками и Data-командой (источники данных, интеграции, RAG, оркестрация, выбор моделей).
• Качество и метрики: участвовать в проектировании контура оценки качества (измерение ответов, деградация, обратная связь); строить дерево метрик периметра, настраивать сбор данных и дашборды, считать бизнес-эффект.
• Масштабирование: обеспечивать переход от пилотов к масштабируемым решениям — рост adoption, retention и доли сценариев, закрытых в продукте, а не вручную.
• Культура работы с ИИ: повышать зрелость внутри компании — паттерны сценариев, качество ответов, доверие пользователей, понятные правила использования; учитывать требования безопасности, приватности и комплаенса при работе с корпоративными данными.
• Коммуникация: презентовать стейкхолдерам результаты Discovery, гипотез и релизов, показывая как успехи, так и опровергнутые гипотезы.

что мы ожидаем:

Продукт

• Подтверждённый полный цикл Discovery: самостоятельные интервью, формулирование и проверка гипотез, отказ от идей на основе данных.
• Умение писать понятные требования и ТЗ, декомпозировать решение и работать с командой разработки.

ИИ и технологии

• Опыт запуска ИИ-функциональности в продукте или доведения ИИ-пилота до промышленного использования.
• Понимание устройства LLM и их ограничений: промптинг, RAG, работа с контекстом и знаниями, tool-use и агентные сценарии, оркестрация, оценка качества ответов, галлюцинации и способы их снижения.
• Понимание архитектуры продукта: API и интеграции, потоки данных, ограничения по производительности, надёжности и безопасности.

Данные и коммуникация

• Data-driven подход: метрики, дашборды, A/B и квазиэксперименты, понимание статистической значимости.
• Умение считать бизнес-ценность изменения и защищать её перед стейкхолдерами.

работа у нас – это:

• Стабильность и культура. Работа в компании — лидере DIY-рынка с уникальной корпоративной культурой.
• Гибридный формат. Современный офис в 2 минутах от МЦК ЗИЛ и возможность комбинировать офис и удалёнку.
• Забота о здоровье. ДМС со стоматологией и собственный спортзал в офисе для сотрудников.
• Развитие. Развитая система внутреннего обучения, программы развития и реальные возможности для профессионального роста.
• Доход. Гибкая система премирования и прогрессирующая со стажем программа социальных льгот.
• Компенсации. Компенсация питания и оплата мобильной связи.
• Приятные бонусы. Доступ к BestBenefits , Добросервису, MyBook и др.

место работы