Cloud.ru

Head of Product Positioning

Moscow, Russia3 months ago

Details

Grade

Lead

Experience

from 3 years

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

Responsibilities

Formulate the positioning of data services: define key use cases, conduct competitive analysis, and develop go-to-market strategies for individual solutions
Present the capabilities of our platforms at external and internal events
Participate in projects for potential and current clients as an expert and architect, providing consultations on working with Cloud.ru platform services
Develop architectural solutions for client scenarios/projects
Participate in promotion and marketing activities: create platform promotion materials, prepare materials and training for promotion through the sales department
Communication and expertise: unify data platform sales approaches, connect product development teams, sales and marketing departments, and customers
Analytics and management: analyze promotion funnels, results of launched campaigns and initiatives
Utilize best practices: apply data-driven and scenario-based approaches
Public activity: participate in webinars and industry conferences as a speaker, develop the technical competencies of the audience, popularize cloud technologies in the Russian market

Requirements

3+ years of experience in cloud providers, data-focused consulting companies, or large vendor solutions for building DWH
High level of familiarity with data technologies: DWH, Data Lake (bigdata), Lake House, relational DBMS, structured and unstructured storage, cloud platform services
Understanding of modern architectural patterns for designing large data warehouses and trends in the data field in the Russian and international markets
Technical skills: Ansi SQL, Python: libraries matplotlib, numpy, PySpark, scikit-learn, pandas, ETL/ELT pipelines, data orchestration, real-time analytics
Practical experience with several technologies: Kafka, Redis, Clickhouse, Trino, Spark, Arenadata DB, Greenplum, Postgres, Flink, Metadata store, Data Catalog, Kubernetes, BI tools
Understanding of AI/ML/LLM specifics at the technology level: vector DBMS, basic Classic ML approaches
Skills in system, business, and product analysis, knowledge of key business metrics
High level of presentation and communication skills
English at the level of reading technical documentation for services

Обязанности:

Формировать позиционирование сервисов работы с данными: определение основных сценариев использования, конкурентный анализ и проработка стратегия вывода на рынок отдельных решений
Представлять возможности наших платформ на внешних и внутренних мероприятиях
Участвовать в проектах потенциальных и текущих клиентов в качестве эксперта и архитектора с предоставлением консультаций по работе с сервисами платформ Cloud.ru
Прорабатывать архитектурное решение под сценарий/проект клиента
Участвовать в продвижении и маркетинговых активностях: формирование материалов продвижения платформы, подготовка материалов и обучение для продвижения через блок продаж
Коммуникация и экспертиза: унификация подходов продаж платформы данных, связь команд разработки продукта, отдела продаж и маркетинга и заказчиков
Аналитика и управление: анализ воронки продвижения, результатов запускаемых кампаний и инициатив
Использование лучших практик: применение data-driven и сценарного подходов
Публичная активность: участие в вебинарах и профильных конференциях в качестве спикера, развитие технических компетенций аудитории, популяризация облачных технологий на рынке РФ

Требования:

Опыт работы 3+ года в облачных провайдерах, консалтинговых компаниях по направлению работы с данными или в крупных вендорских решениях по построению КХД
Высокая насмотренность в технологиях работы с данными : DWH, Data Lake (bigdata), Lake House, реляционные СУБД, структурированные и неструктурированные хранилища, сервисы облачных платформ
Понимание современных архитектурных шаблонов при проектировании больших хранилищ данных и трендов развития дата-направления на рынке РФ и зарубежом
Технические навыки: Ansi SQL, Python: библиотеки matplotlib, numpy, PySpark, scikit-learn, pandas, ETL/ELT-пайплайны, оркестрация данных, realtime аналитика
Использовали на практике несколько технологий: Kafka, Redis, Clickhouse, Trino, Spark, Arenadata DB, Greenplum, Postgres, Flink, Metadata store, Data Catalog, Kubernetes, BI-инструменты
Понимание особенностей AI/ML/LLM на уровне технологий: векторные СУБД, базовые подходы Classic ML
Навыки системного, бизнесового и продуктового анализа, знание ключевых метрик бизнеса
Высокий уровень презентационных и коммуникативных навыков
Английский язык на уровне чтения технической документации сервисов