Менеджер продукта в проекте RecEngine

Ищем эксперта по качеству ответов агентов для команды персонализированных рекомендаций. Нужно выявлять дефекты, формулировать правила и проводить эксперименты для улучшения качества.

Задачи

• Выявлять дефекты ответов агентов (логика, арифметика, сопоставимость периодов, структурные ошибки JSON, неверный выбор инструмента), группировать их в паттерны причин, формировать гипотезы улучшений
• Определять формат межагентных сообщений, политику «когда считаем в модели/через инструмент/в Python», описывать «как выглядит хороший ответ» для разных зон внимания и отраслей, формулировать критерии приёмки
• Планировать и проводить эксперименты «до/после» (промпты, параметры, инструменты), фиксировать эффект по качеству, стоимости и задержке
• Работать в связке с Python-разработчиками и промт-инженерами: постановка задач, проверка результатов, упаковка решений «в пакет на внедрение»

Требования

• Сильная экспертиза в анализе данных (уровень Middle+): умение формулировать гипотезы, выбирать корректные метрики, строить и проверять расчёты, обеспечивать сопоставимость периодов и баз сравнения, фиксировать выводы и ограничения
• Профессиональное понимание бизнес-анализа: финансы компании (выручка, себестоимость, прибыль, денежные потоки), маржинальность и структура затрат, драйверы P&L, экономика продукта/услуги, логика ценообразования, цепочка создания стоимости и каналы продаж; умение связывать управленческие решения с доходами и затратами
• Наличие реализованных кейсов (рабочих): агент/валидатор/прототип с измеримым приростом качества и наглядным «до/после»
• Навыки python + аналитика данных: Jupyter, pandas, numpy, scipy, базовые методы scikit-learn, визуализация (matplotlib/plotly)
• LLM-грамотность: понимание промптов и контекста, строгого JSON/схем, function calling на уровне концепции, ключевых параметров инференса (temperature, top_p) и их влияния на поведение
• Понимание экосистемы агентов: GigaChat SDK, LangGraph, GigaChain, LangChain, LlamaIndex
• Умение пользоваться инструментами для агента: RAG, GraphRAG, KAG, MCP; опыт вызова инструментов через function calling

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный формат работы)
• Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки

• Python
• Jupyter
• pandas
• numpy
• scipy
• scikit-learn
• matplotlib
• plotly
• GigaChat SDK
• LangGraph
• GigaChain
• LangChain
• LlamaIndex
• RAG
• GraphRAG
• KAG
• MCP
• function calling
• JSON