WorkListВойтиОформить подписку
VM

Product Engineer

Vivid Money · Fintech
Откликнуться на сайте компании ↗

О вакансии

Занятость
Full-time
из текста вакансии
Английский
требования разнятся: B2–C1
по другим вакансиям компании
Уровень
Middle
стаж из описания: «4+ years»
Релокация и виза
релокация и визовая поддержка
из текста вакансии
Даты
Опубликована 22.10 · видим у компании с 22.10 · проверена 02.11
дата публикации от работодателя
Почему в каталоге:Основана выходцами из Восточной Европы, Кавказа и Центральной АзииПодробнее о компании →

Описание переведено машинно с английского.

Суть роли

Мы ищем Product Engineer в команду Customer Care: продуктового специалиста с настоящей технической глубиной и AI-first подходом, который хочет вместе с нами создавать системы поддержки для клиентов, а не просто управлять ими. Вы будете отвечать за все диалоговые системы Customer Care: сегодня это чат-бот, а дальше — голосовая/телефонная поддержка.

Что предстоит делать

  • Отвечать за разработку диалоговых систем Customer Care с нуля (чат, голос/телефония, база знаний, интеграции с инструментами): решать, что создавать, зачем и как измерять успех — от исследования до запуска и итераций.
  • Вместе с инженерами проектировать, как устроен бот: агенты, маршрутизация, инструменты, действия во внутренних системах, передача диалога человеку; понимать архитектурные компромиссы и помогать снимать блокеры в технических решениях.
  • Работать самостоятельно: изучать проблему в данных, делать прототип решения с помощью AI-инструментов, проверять его на реальных диалогах и доказывать, что оно работает, а затем масштабировать вместе с инженерами или самому открывать PR.
  • Писать, тестировать и дорабатывать промпты, навыки (skills) и знания, чтобы бот отвечал правильно, действовал безопасно и говорил в нашем стиле; создавать evals, которые выявляют регрессии перед каждым релизом.
  • Проводить A/B-тесты моделей, промптов и сценариев, заранее определять метрики успеха и закрывать то, что не работает.
  • Масштабировать самообслуживание с помощью AI и автоматизации: увеличивать deflection и снижать cost-to-serve, не ухудшая CSAT; определять, что такое «решено» и «обоснованная передача человеку», и отслеживать KPI (deflection, причины передачи, качество решения, CSAT, время обработки, стоимость одного диалога).
  • Писать продуктовые спецификации и брифы, которые инженеры действительно хотят читать: чёткие, технические и с собственной позицией.
  • Подвергать сомнению правила вокруг бота, а не только самого бота: если политики эскалации, бэк-офисные процессы или отсутствие инструментов мешают решению вопросов, подготовить обоснование и добиться изменений.
  • Расставлять приоритеты без компромиссов и сотрудничать с Engineering, Design, Analytics, QA, Operations и владельцами бизнеса, чтобы выпускать каждый релиз.

Требования

  • 4+ года в продуктовом менеджменте, product engineering или похожей роли с сильным техническим вовлечением, включая значимый практический опыт применения LLM / agentic AI в реальных продуктах.
  • Подтверждённый опыт доведения идей с нуля до работающего продукта с реальными пользователями.
  • AI-native подход к работе: вы ежедневно используете LLM, vibe coding и AI-агентов, чтобы работать быстрее и проверять идеи. Это не опция, а основа того, как мы ожидаем от вас работы.
  • Вы знаете хотя бы один язык программирования достаточно хорошо, чтобы создавать продукты самостоятельно (Python или аналогичный), и уверенно работаете с git, базами данных и оценкой архитектуры систем.
  • Сильные аналитические навыки: уверенная работа с данными, метриками и принятие решений в условиях неопределённости.
  • Чёткая коммуникация на английском: вы объясняете технические решения нетехническим стейкхолдерам и пишете спецификации, которые уважают инженеры.
  • Самостоятельность: вы не ждёте, пока кто-то скажет вам, что важно.
  • Степень в области Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт.

Будет плюсом

  • Опыт в customer support, conversation design, продукте или prompt engineering. То, что вы создали, важнее названия должности.
  • Личные проекты с LLM API, агентами или автоматизацией. Покажите нам.
  • Опыт в поддержке клиентов в fintech или банкинге: карты, переводы, chargebacks, ограничения KYC/AML, закрытие счёта.
  • Опыт работы с инструментами LLM observability (Langfuse или аналогичными) и helpdesk-платформами (Kustomer, Zendesk).
  • Голосовые/телефонные стеки (STT, TTS, turn detection) для телефонной поддержки.

Условия и бенефиты

  • У нас гибридная модель работы в офисах или полностью удалённый формат вне локаций офисов.
  • Мы поддерживаем релокацию на Кипр (виза, пакет) при необходимости.
  • AI-first культура — мы используем AI каждый день, а не просто говорим о нём.
  • Бюджет на обучение и развитие для поддержки вашего профессионального роста.
  • Полностью оплачиваемые отпуск и больничные.
  • Компенсация расходов на спорт.
  • Реальные перспективы роста, значительная ответственность и возможность влиять на результат с первого дня.

Итоговая компенсация определяется индивидуально на основе вашего опыта, навыков и объёма роли и оценивается по объективным, гендерно-нейтральным критериям.

Навыки

LLMagentic AIPythonGitdatabasesA/B testsprompt engineeringevalsLangfuseKustomerZendeskSTTTTSvibe coding

Подходите ли вы под эту вакансию

Сверка вакансии с резюме доступна тем, кто вошел. Войти