AI Product Manager - Gen AI | Produtos Core

О позиции

Product Manager в Asaas играет ключевую роль в согласовании потребностей клиентов со стратегическими целями бизнеса. Ваша главная задача — руководить командой, создающей решения на базе ИИ для продуктов компании, с фокусом на автоматизацию, персонализацию и повышение эффективности операций. Эта позиция предлагает высокий уровень инноваций: вы будете исследовать и применять генеративный и предиктивный ИИ для улучшения клиентского опыта, масштабирования операций и разработки новых ценностных функций платформы. Вы будете работать кросс-функционально совместно с командами Продукта, Инженерии, Данных, Дизайна и Риска в среде, ориентированной на эксперименты и непрерывную поставку ценности.

Чем заниматься

• Выявлять и управлять возможностями для использования Generative AI, которые приносят реальную ценность клиентам и бизнесу — автоматизации, инсайты, персонализация опыта, рост эффективности
• Руководить высокоэффективными инициативами по улучшению конечного клиентского опыта
• Развивать платформу генеративного ИИ вместе с командами Инженерии и Data&AI для расширения кейсов использования продуктовых финансовых решений
• Проводить обучение (Awareness & Education) других PMs и кросс-команд по эволюции кейсов продуктов на платформе
• Определять и развивать стратегию продукта в области Generative AI для core-финансовых продуктов
• Работать с данными и метриками для принятия решений, проверки гипотез и измерения влияния ИИ-решений
• Гарантировать соответствие ИИ-решений принципам этики, безопасности, прозрачности и регуляторным требованиям
• Чётко коммуницировать цели, выводы и результаты инициатив техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Постоянно развиваться, выходить из зоны комфорта
• Устранять препятствия и реализовывать крупные проекты небольшими ценными частями
• Определять возможности для повышения вовлечённости и конверсии через стратегические улучшения пользовательских journey
• Координировать информирование всех заинтересованных сторон об изменениях продукта и взаимодействовать с маркетингом для коммуникации с клиентами

Что ждут

• Опыт работы Product Manager в цифровых продуктах (желательно в финтехах или финансовых продуктах)
• Активная работа в продуктах на ранних стадиях, «с нуля до единицы
• Опыт работы с продуктами/решениями на базе ИИ, особенно в областях автоматизации, рисков, поддержки клиентов или персонализации
• Знание основ машинного обучения, генеративного ИИ, LLM или предиктивных моделей применительно к бизнес-контексту
• Навыки анализа данных и понимания ключевых продуктовых метрик
• Отличные навыки вербальной и письменной коммуникации, способность ясно представлять информацию разным аудиториям
• Отличные навыки управления стейкхолдерами — anticipation, expectation management, cross-domain governance

Будет плюсом

• Знание SQL
• Сертификаты или курсы по ИИ, Product Management или Data Science (например, Tera, PM3)
• Опыт работы с продуктами, регулируемыми Центральным банком
• Предыдущий опыт в финтехах или SaaS-компаниях финансовых услуг
• Опыт работы с инструментами и платформами генеративного ИИ (OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI и др.)

Условия

• Работа в команде, занимающейся инновациями и высокотехнологичными решениями
• Возможность значимого влияния на продукты, используемыми тысячами клиентов
• Гибкий удалённый формат работы (home office)
• Климентская система оплаты труда CLT
• Работа в Agile-среде с непрерывной доставкой ценности
• Профессиональное развитие и выход из зоны комфорта

Навыки

• Product Management
• Generative AI
• Large Language Models
• Machine Learning
• Data Analysis
• A/B Testing
• Agile
• Stakeholder Management
• SQL
• Risk Management
• Fintech
• Customer Experience
• Journey Mapping
• Ethics in AI
• Regulatory Compliance

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о примере, когда вы внедрили ИИ-решение в продукт с нуля. Какие были вызовы и как их преодолели?
2. Как вы балансируете инновационность ИИ-функций с требованиями compliance и регуляторных ограничений в финтехе?
3. Опишите, как вы определяли и измеряли успех ИИ-решения. Какие метрики использовали?
4. Как вы обеспечиваете alignment команды и стейкхолдеров при разработке сложных технических продуктов?
5. Приведите пример ситуации, когда ИИ-модель дала неожиданный результат. Как вы действовали?