Staff Product Manager, Agentic AI Applications

О позиции

Databricks строит внутреннюю платформу агентных приложений (Agentic Enterprise Applications Platform) — масштабируемую, управляемую AI-платформу, которая позволяет любой внутренней команде (GTM, Finance, HR, Legal, Product) создавать производственные агентные приложения за недели, а не месяцы. Платформа включает managed agent runtime, стандартизированные MCP-коннекторы к корпоративным системам, библиотеку UI-компонентов, слой данных/контекста и пайплайн продвижения от прототипа до production. Staff PM владеет стратегией и роудмапом всей платформы и работает в тесном взаимодействии с инженерными командами, CIO-организацией и доменными командами.

Будет плюсом

• Опыт работы с Databricks, Lakehouse architecture, Unity Catalog, MLflow или Delta Lake
• Знакомство с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками оркестрации агентов
• Знакомство с протоколами MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) или AG-UI
• Опыт создания AI evaluation frameworks: LLM-as-judge, red-teaming, автоматизированное оценивание качества
• Опыт с design systems, component libraries или frontend platform работой
• Опыт консолидации или миграции корпоративных SaaS-платформ

Условия

• Работа в компании-создателе Apache Spark, Delta Lake и MLflow — лидере рынка data & AI
• Конкурентная зарплата: $172 200–$258 400 в год (Zone 1 / Local), плюс ежегодный бонус и equity
• Возможность формировать продуктовую стратегию фундаментальной AI-платформы, влияющей на всю организацию
• Работа с передовыми технологиями: агентные системы, LLM, RAG, корпоративные AI-платформы
• Офисы в San Francisco и Mountain View, California
• Полный социальный пакет (детали зависят от региона)
• Культура разнообразия и инклюзивности, приверженность равной и справедливой оплате труда

Навыки

• Product Management
• Agentic AI
• LLM
• RAG
• Agent Runtime
• MCP (Model Context Protocol)
• MLflow
• Apache Spark
• Delta Lake
• Databricks
• LangChain
• LangGraph
• SDK Design
• API Design
• Developer Experience
• CI/CD
• AI Evaluation
• Knowledge Graph
• Vector Search
• Platform Strategy
• Technical Roadmapping
• PRD Writing
• Cross-functional Leadership
• Unity Catalog

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о платформе, которую вы развивали и на которой строили другие команды. Как вы балансировали между запросами доменных команд и стратегической целостностью платформы?
2. Опишите ваш подход к построению evaluation framework для LLM-агентов. Какие метрики и gates вы бы сделали обязательными перед выходом агента в production?
3. Как бы вы спроектировали MCP-коннектор SDK так, чтобы доменные команды могли онбордить новые системы без участия платформенной команды?
4. Вам нужно согласовать роудмап с CIO, 4 доменными командами и инженерным руководством, у которых разные приоритеты. Какой процесс вы выстроите?
5. Как вы определяете «готовность» нового платформенного примитива к тому, чтобы передать его доменным командам? Что входит в ваш definition of done для платформенного компонента?