Product Manager / Technical PM — Data Engineering

Заголовок: Product Manager / Technical PM — Data Engineering Местоположение: Тайбэй, Тайвань

О компании Appier Appier (TSE: 4180) — это компания, предоставляющая Agentic AI as a Service (AaaS) на базе искусственного интеллекта, которая помогает предприятиям создавать ценность с помощью передовых решений AdTech и MarTech. Основанная в 2012 году с видением «Сделать ИИ простым, сделав программное обеспечение интеллектуальным», Appier помогает бизнесу получать рентабельность инвестиций от ИИ с помощью своих Ad Cloud, Personalization Cloud и Data Cloud — каждый из которых работает на базе Agentic AI, обеспечивающего автономное, адаптивное принятие решений в реальном времени. Сегодня Appier имеет 17 офисов в Азиатско-Тихоокеанском регионе, США и Европе, и акции компании торгуются на Токийской фондовой бирже. Узнайте больше на www.appier.com.

Наша миссия Миссия команды Data Engineering — предоставлять данные высочайшего качества, чтобы наши команды, продукты и системы могли принимать наилучшие возможные решения, а также обеспечить соответствие данных стандартам потребления для клиентов, компании и отрасли. На практике предоставляемые нами данные должны быть надежными, легко обнаруживаемыми и постоянно расширяться, чтобы охватывать основные бизнес-концепции, от которых зависят наши продукты.

О роли Команда Data Engineering отвечает за конвейеры данных и API обслуживания, лежащие в основе Ad Cloud — уровня, который преобразует необработанные события показа рекламы в высококачественные, надежные и доступные для запросов данные для внутренних команд, продуктов и внешних клиентов.

Мы ищем Product Manager (или Technical PM), который уверенно ориентируется как в технических, так и в предметных аспектах этой работы — того, кто сможет читать код и модель данных, рассуждать о конвейере или контракте API, и понимать, что на самом деле означают для бизнеса контроль качества данных, коррекция атрибуции или сверка затрат. Вы будете владеть изначально четко определенным набором продуктов данных — платформой данных клиентов, API запросов/обслуживания данных, а также уровнями контроля качества данных и сверки, построенными поверх них — и со временем будете расширять свое владение на более крупные, мультисистемные продукты.

Что вы будете делать

Дизайн и доставка продукта

• Владеть полным жизненным циклом четко определенных продуктов данных — платформой данных клиентов, API запросов/обслуживания данных (включая интерфейсы для агентов) и уровнями контроля качества данных, управления и сверки, построенными поверх них.
• Писать четкие PRD и проектные документы, охватывающие пользовательские потоки, ключевые состояния, граничные случаи и критерии приемки.
• Вносить вклад в картирование системной архитектуры и контракты API при руководстве со стороны старшего руководства по наиболее крупным декомпозициям.
• Балансировать объем функций с графиками выпуска и обязательствами по надежности данных.

Спецификация и исполнение

• Писать функциональные спецификации, по которым инженеры могут работать — формы запросов/ответов, обработка ошибок и поведение перехода состояний для управляемых рабочих процессов; детали уровня API, проработанные совместно с инженерным отделом.
• Разбивать инициативы на поэтапные, учитывающие зависимости этапы для крупномасштабных пакетных/потоковых конвейеров данных и уровня обслуживания.
• Работать напрямую с инженерным отделом над компромиссами при реализации и принимать решения по объему продукта; соответствующим образом эскалировать архитектурные вопросы.

Владение предметной областью и качеством данных

• Приобрести рабочее понимание предметной области — данные аудитории, события показа рекламы, атрибуция, элементы управления показом (например, ограничение частоты и бюджета), а также сверка затрат/производительности — и того, как они предоставляются потребителям через инструменты запросов и API.
• Относиться к качеству данных, их надежности, целостности, доступности и понятности как к первоклассным результатам продукта; определять метрики и правила (SLO, свежесть, наблюдаемость), которые их обеспечивают.
• Представлять данные команды для нижестоящих потребителей (внутренних команд, партнеров, внешних клиентов) и преобразовывать их потребности обратно в требования к конвейеру и API.

Agentic AI в рабочем процессе продукта

• Разрабатывать, прототипировать и помогать в запуске рабочих процессов и функций agentic AI там, где они соответствуют продуктам команды; быстро превращать концепции в рабочие прототипы с использованием инструментов с поддержкой ИИ.
• Ежедневно использовать инструменты ИИ/LLM как часть процесса спецификации, исследования данных и оркестрации доставки.

Межфункциональное взаимодействие

• Преобразовывать бизнес-требования в спецификации для вашей области и принимать решения в рамках области.
• Поддерживать поэтапное развертывание с управлением функциями и предварительным согласованием для любых изменений данных, видимых клиенту.
• Координировать работу распределенной команды и с кросс-функциональными отделами инженерии, оптимизации и финансов.

Что вам понадобится

Минимальные квалификации

• 2–4 года опыта работы в продуктовых ролях с продемонстрированным владением требованиями, приоритизацией и доставкой (предпочтительно продукты платформы данных, API или инфраструктуры).
• Достаточная техническая грамотность для чтения кода и рассуждений о моделях данных, конвейерах и контрактах API — вам не нужно писать производственный код, но вы должны уметь его понимать и специфицировать.
• Способность писать четкие функциональные спецификации, включая формы запросов/ответов и контракты API.
• Опыт декомпозиции объема функций на поэтапные, учитывающие зависимости этапы.
• Agentic AI (обязательно): разработал, прототипировал или запустил по крайней мере один рабочий процесс или функцию agentic AI, с ежедневным владением инструментами ИИ/LLM.
• Свободное владение английским и китайским языками, устно и письменно.

Желательно

• Опыт работы в сфере AdTech / MarTech / платформ данных — платформы данных клиентов, атрибуция, события показа рекламы, элементы управления показом или сверка затрат/биллинга.
• Знакомство со стеками инжиниринга данных (распределенная пакетная/потоковая обработка, оркестровка рабочих процессов) и SQL.
• Опыт работы с мультиарендными платформами, партнерскими API или интеграциями сторонних систем измерения/атрибуции (MMP).
• Опыт работы в распределенной команде по Agile/Scrum.

Appier является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы ценим разнообразие и стремимся создать инклюзивную среду для всех сотрудников.