Technical Product Owner (Giga Code)

Описание

Мы - передовая высокотехнологичная команда, создающая AI продукты для разработчика. Мы сделали GigaCode - AI-ассистент, ускоряющий написание программного кода. Поскольку мы продолжаем расти и все больше инженеров пользуются нашими инструментами, мы ищем к себе в команду талантливого Technical Product Owner с сильным опытом в разработке и применении AI инструментов.

Обязанности

* владение Delivery: полная ответственность за успешную и своевременную доставку функционала командой разработки (10+ человек) * глубокая техническая детализация: трансляция продуктового видения в детализированные, технически грамотные пользовательские истории (user stories), задачи (tasks) и acceptance criteria. Работа на уровне кода/архитектуры/API * приоритизация технического бэклога: постоянное формирование, уточнение и приоритизация технического бэклога исходя из бизнес-ценности, технического долга, зависимостей и возможностей команды * техническое лидерство в команде (разработчики, DS-инженеры, QA, DevOps) * обеспечение соблюдения технических стандартов, практик (тестирование, CI/CD) и недопущение накопления критического технического долга * постоянное взаимодействие с продактом, стейкхолдерами и конечными пользователями для глубокого понимания потребностей и их технически обоснованной интерпретации для команды * активное участие в обсуждении и планировании работы, связанной с совершенствованием ML-моделей, сбором данных, инфраструктурой для инференса, API интеграциями.

Требования

* опыт коммерческой разработки ПО от 3+ лет (Backend, Frontend, Fullstack, Data Engineering, ML Engineering – puthon, js, kotlin) * опыт не менее 2 лет на позиции Технического PO (Tech PO), PO (Product Owner) с сильным техническим уклоном, Технического прожект-менеджера или Team Lead’a * доказанный опыт полного цикла\* delivery сложных технических продуктов/фич * опыт эффективной работы и неформального лидерства внутри команды разработки из 10+ человек (разработчики, QA, DevOps) * понимание базовых принципов ИИ: что такое модель, обучение (training), инференс (inference), данные (data), метрики качества * использование AI-ассистентов для кодинга (GigaCode, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant, Cursor, Windsurf или аналоги) в своей работе (для решения рабочих задач, изучения технологий, личных pet-проектов)

Условия

* комфортный офис рядом с м. Нагатинская/ Тульская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * страхование жизни и здоровья для сотрудников (ДМС) и скидки на медицинскую страховку для родственников (после испытательного срока); * обучение и повышение квалификации в Корпоративном Университете Сбербанка, на внутренних и внешних курсах, доступ к корпоративной библиотеке * льготное кредитование в Сбербанке – возможность пользоваться премиальными продуктами Банка на специальных условиях (в т.ч. по ипотечным программам) * корпоративная пенсионная программа * широкий спектр дисконт-программ, скидок и привилегий от компаний-партнёров и компаний Экосистемы Сбер * корпоративные и благотворительные мероприятия («Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.).