Senior Product Manager - Intelligence

Intelligence создаёт возможности AI, которые не должна разрабатывать в одиночку ни одна команда в Osome, и помогает всем остальным командам успешно внедрять AI. Она работает в трёх режимах. Она владеет сквозными возможностями. Она поддерживает продуктовые команды, работая вместе с их инженерами, чтобы шаблон передавался, а команда могла дальше его использовать. Инкубация происходит только в исключительных случаях: построение внутри области другой команды, когда у той нет ресурсов, всегда с письменным планом передачи. Это практическая роль PM. Вы будете находить проблемы, общаясь с конечными пользователями, погружаться в данные в BigQuery и Postgres, чтобы расставлять приоритеты, быстро прототипировать перед тем, как привлекать инженеров, и самостоятельно выпускать небольшие исправления. Вы также будете главным связующим звеном команды с Operations.

• Владеть дорожной картой Intelligence, OKR‑ами и поставкой, реализуя два‑три крупных проекта каждый квартал. Вы принимаете решения о приоритетах, отвечаете за бизнес‑результат бэклога и пишете примечания к релизу, когда что‑то выходит.
• Устанавливать критерии оценки AI во всей Osome: наборы данных для оценки, пороги уверенности, выборку для человеческой проверки и ворота go/no‑go.
• Совместно с нашей командой Security задавать стандарты безопасности и обработки данных для AI во всей Osome: правила эскалации, предварительные проверки агентов, поведение fail‑open vs fail‑closed, конфиденциальность и хранение, изоляцию клиентских данных и управление поставщиками (например, соглашения о нулевом хранении данных).
• Определять метрики успеха для каждого AI‑продукта до его выпуска, а затем самостоятельно проверять данные после запуска, чтобы понять, работает ли он. Инструктировать аналитика, что нужно построить, и проверять результат. Использовать эти доказательства для выбора модели и поставщика, например, сравнивать новую модель с нашими собственными размеченными документами перед переключением.
• Разбивать эпики на чёткие истории и задачи, которые инженеры могут взять без встречи. Сотрудничать с инженерами продуктовых команд для создания AI‑фич и определять, что значит «успешно передано».
• Быть связующим звеном команды с Operations: проводить обучающие и обратные сессии, собирать базовые данные и продвигать внедрение, пока версия AI не превзойдёт ручной процесс.
• Вести небольшой исследовательский поток: тестировать новые техники и подходы (например, retrieval, memory или agent‑patterns) на наших задачах и писать отчёты о том, что следует принять, а что отклонить.
• Представлять приоритеты этой команды старшим заинтересованным сторонам.
• По мере роста команды наставлять других PM и помогать в их управлении.

• Стратегическое влияние: вы способны определить и реализовать стратегию сроком 12 месяцев и более для платформенной команды, клиенты которой — другие команды, привязанную к цели компании, например, валовой марже.
• Владение областью: вы отвечаете за OKR‑ы, дорожную карту и бизнес‑результат сложной, неоднозначной, кросс‑функциональной зоны. Вы глубоко понимаете прикладные LLM/ML‑продукты (оценка, retrieval, memory, безопасность агентов) и можете стать экспертом в нашей бухгалтерской и операционной сфере за два квартала.
• Сотрудничество: вы обеспечиваете высокое внедрение новых инструментов в командах Operations, включая необходимые процессы. Вы строите консенсус среди старших лидеров с конфликтующими целями и умеете сказать «нет», оставив заинтересованную сторону услышанной.
• Решение проблем: вы картируете неоднозначные, системные проблемы и знаете, когда правилом, классификатором или LLM решается задача.
• Исполнение: вы надёжно выводите сложные кросс‑функциональные запуски с участием Operations и других продуктовых команд. Вы прототипируете, чтобы снизить риск перед привлечением инженерных ресурсов, и раннее выявляете риски.
• AI‑грамотность: практический опыт, выходящий за рамки простого prompting. Вы создаёте прототипы и выпускаете небольшие PR с помощью AI‑инструментов кодирования, формируете наборы данных для оценки и проводите эксперименты с моделями, читаете трассировки и определяете, где модели дают сбой.
• Лидерство: вы формируете направление в командах, которыми не управляете, улучшаете работу команды и готовы наставлять как минимум одного другого PM в роли player‑coach.
• AI/ML‑фичи, выведенные в продакшн, с измерением качества после запуска (точность, покрытие, отклонения).
• Опыт создания наборов данных для оценки и проведения экспериментов с моделями: пороги, ворота go/no‑go, решения human‑in‑the‑loop и чтение трассировок в инструменте наблюдаемости (мы используем Langfuse), чтобы увидеть, где модели дают сбой.
• Опыт вывода AI‑фич, работающих с чувствительными или финансовыми данными, и принятия решений о том, когда они должны эскалировать к человеку или прекращать работу.
• Ежедневное использование AI‑инструментов кодирования (например, Claude Code, Codex, Cursor) для чтения кода и выпуска небольших изменений.
• Сильные навыки SQL. Вы умеете выбирать правильные метрики для продукта и объяснять их аналитику. Моделирование данных не требуется.
• Опыт прямой работы с командами Operations: проведение обучения, сбор обратной связи и доказательство экономии времени по сравнению с ручным базовым процессом.
• Доказанный опыт принятия правильных решений в условиях неопределённости и последующей проверки их корректности.

• (Nice to have) Установление корпоративных правил безопасности и обработки данных для AI: политики fail‑open vs fail‑closed, конфиденциальность и хранение, изоляция клиентских данных, включая знание, когда новому AI‑поставщику требуется проверка безопасности перед доступом к данным.
• (Nice to have) Знание бухгалтерии или учёта: достаточный уровень двойной записи, плана счетов и GST/VAT, чтобы оценить, правильна ли AI‑проверка бухгалтерии или документов. Подсчитывается как квалификация, так и практический опыт бухгалтерии.
• (Nice to have) Document AI/OCR в продакшн: классификация или извлечение счетов, банковских выписок и чеков, а также компромиссы между покрытием, точностью, порогами уверенности и стоимостью.
• (Nice to have) Агентные системы или MCP в продакшн: агенты или инструменты, совершающие реальные действия, с разрешениями, шагами одобрения человеком и многошаговой оценкой.

• Мультикультурная среда, расширяющая ваш глобальный взгляд.
• Возможности обучения и наставничества от коллег и лидеров.
• Гибкий график работы; гибридный режим.
• Гибкая модель работы, ориентированная на цели и результаты.

• Заявление о равных возможностях

В OSOME создание культуры, где люди всех слоёв чувствуют себя комфортно, действительно важно.

Каждый кандидат получает справедливое рассмотрение при приёме на работу. Мы не дискриминируем по расе, цвету кожи, религии, полу, сексуальной ориентации, возрасту, семейному положению, гендерной идентичности, национальному происхождению, инвалидности или любым другим законодательно защищённым характеристикам в месте, где кандидат подаёт заявку. Мы хотим обеспечить представительство разнообразия талантов в обществе, в котором живём.

Если у вас есть какие‑либо требования по доступности, которые сделают процесс подачи заявки и интервью более комфортным, пожалуйста, дайте нам знать, чтобы мы могли вас поддержать.