Product Owner AEF.Lite
Summary
Owns a GenAI agent platform inside a large bank, shaping tools for agent quality, safety, and developer experience while balancing internal stakeholder needs.
Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Платформа помогает командам быстрее запускать агентные сценарии в промышленную среду, обеспечивать качество решений и расширять набор инструментов для разработки, оценки и эксплуатации агентов. Ищем Product Owner, который будет развивать внутренний платформенный продукт: формировать видение инструментов повышения качества агентов и платформенных возможностей для команд разработки агентов. В фокусе: развитие LLM-as-a-Judge, универсальные агенты, инструменты безопасной среды исполнения, работы с памятью и скиллами.* формировать и приоритизировать бэклог платформенных инструментов для оценки качества агентов и удобства их разработки
* развивать продуктовые направления вокруг LLM-as-a-Judge, универсальных агентов, памяти, скиллов и безопасной среды исполнения
* развивать продуктовые возможности для команд разработки агентов: evals, наблюдаемость, эксперименты, удобство интеграции и эксплуатации
* собирать обратную связь от внутренних команд-пользователей и переводить её в понятные требования, сценарии и критерии готовности
* определять метрики продукта и критерии качества, полезности и зрелости платформенных функций
* координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, инфраструктурой и пользователями платформы
* прорабатывать гипотезы по новым инструментам и функциям, которые ускоряют создание агентов и повышают их качество в промышленном контуре
* готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрация прогресса, обоснование приоритетов, защита продуктовых решений* опыт развития платформ или агентных сред от 3 лет
* опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery
* понимание agent/LLM-ландшафта, основных паттернов построения AI-агентов и подходов к оценке их качества
* опыт формулирования продуктовых требований, критериев приёмки и метрик для сложных технических продуктов
* умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения
* опыт проведения интервью, сбора обратной связи и валидации гипотез с внутренними пользователями продукта
* понимание жизненного цикла разработки платформенных решений и зависимости между продуктом, архитектурой и эксплуатацией
* опыт работы в среде с высокими требованиями к надёжности, безопасности и согласованию изменений
* знание принципов работы OpenClaw и Harness
* опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобными* комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская
* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид и также работать на удаленке три месяца в год
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* льготная ипотека для каждого сотрудника
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
* корпоративная пенсионная программа
* отсутствие строгого дресс-кода.