AI-продакт-менеджер в Corp IT

Наша команда создаёт и развивает [внутренние продукты](https://yandex.ru/jobs/blog/vnutrennie-servisy), которые упрощают взаимодействие десятков тысяч сотрудников Яндекса с IT и другими службами компании. Мы стремимся к тому, чтобы запросы коллег решались качественно, быстро и просто: в несколько кликов или автоматически.

Ищем AI-продакт-менеджера, который будет искать применение AI и внедрять его в наши внутренние продукты. Если вы любите автоматизировать работу и решать сложные задачи, изучать и внедрять самые последние технологии, а также очень хотите создавать новую продуктовую ценность для внутренних продуктов и для сотрудников Яндекса — вам у нас точно понравится!

Если интересно, вы можете посмотреть на Кинопоиске [фильм про наш ServiceDesk](https://www.kinopoisk.ru/film/7585227/?utm_referrer=organic.kinopoisk.ru) и почитать статьи про часть наших продуктов с AI-функциональностью: [«AI в Helpy: умная поддержка, которая растёт вместе с бизнесом»](https://globalcio.ru/projects/54524/) и [«AI-ready база знаний Helpy — единый источник корпоративных знаний»](https://globalcio.ru/projects/54532/).

Какие задачи вас ждут

Внедрение AI-решений во внутренние продукты и процессы
Вместе с командами клиентских продуктов вы будете определять стратегию применения AI, ранжировать и проверять гипотезы, а также обеспечивать надёжный и качественный технологический продукт, который изменит поддержку к лучшему.

Управление платформой для AI
Вы станете развивать продукт — платформу, которая агрегирует в себе AI-технологии и будет интегрироваться с клиентскими продуктами.

Проведение исследований
Понадобится проводить исследования, связанные с поддержкой, выдвигать гипотезы, которые помогут понять, как с помощью AI вырастить эффективность (как для саппортов, так и для сотрудников компании).

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

Мы ждем, что вы

• Работали AI-менеджером продукта более двух лет
• Понимаете различные подходы для интеграции LLM с внешними источниками знаний или системами (например, RAG, MCP, мультиагентные системы) и применяли их
• Разбираетесь в том, как устроен жизненный цикл ML/LLM -моделей
• Умеете генерировать и проверять гипотезы
• Чётко и ясно отвечаете на вопрос, какая из нескольких десятков задач приоритетнее и почему
• Следите за трендами в индустрии и в курсе последних тенденций в областях ML/LLM
• Умеете самостоятельно принимать решения на основе данных, аргументировать их и рассказывать о своих результатах
• Можете превращать бизнес-задачи в технические требования для ML/LLM-решений
• Говорите с разработкой и аналитиками на одном языке, знаете, как объяснить технические концепции неспециалистам
• Понимаете, как работают технологии ранжирования, классификации, персонализации

Будет плюсом, если вы

• Работали в продуктах поддержки
• Запускали внутренние продукты, повышающие эффективность
• Умеете самостоятельно собирать прототипы, писать SQL-запросы, используете Python, обучали классические ML-модели или разрабатывали агентские системы